CN115576682A - 一种算力共享方法、装置及系统 - Google Patents

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CN115576682A CN202211095957.XA CN202211095957A CN115576682A CN 115576682 A CN115576682 A CN 115576682A CN 202211095957 A CN202211095957 A CN 202211095957A CN 115576682 A CN115576682 A CN 115576682A
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唐雄燕
安岗
周晓龙
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China United Network Communications Group Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种算力共享方法、装置及系统，该方法包括：接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；将所述执行结果返回给所述第一智能终端。该方法、装置及系统能够解决现有家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求的问题。

Description

一种算力共享方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及一种算力共享方法、装置及系统。
背景技术
当今时代,互联网网络的深化发展,移动通讯设备的普及以及智能设备的换代升级,种种科学技术极大的便利了人们的生活,给人们的生活、出行、娱乐带来了不一样的体验。技术的更迭导致智能终端设备的使用周期越来越短，更换升级的频率也越来越高，经过多年的发展之后，家庭智能设备规模已经相当可观。
现有的家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种算力共享方法、装置及系统，利用连接到家庭网关的智能设备的闲置算力，弥补部分设备自身算力的不足，用以解决现有家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求的问题。
第一方面，本发明提供一种算力共享方法，应用于家庭智能网关，包括：
接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；
根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
优选地，所述接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务之前，还包括：
获取预设范围内各个第二智能终端上传的算力资源信息，其中，所述算力资源信息包括最大算力和已占用算力；
根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力；
将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表中，其中，所述终端状态为在线状态。
优选地，所述根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力，具体包括：
将各个所述第二智能终端的最大算力减去已占用算力，得到各个所述第二智能终端对应的第一数值；
将所述第一数值乘以预设的可用比例得到各个所述第二智能终端的可共享算力。
优选地，所述将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表之后，还包括：
在预设周期内若未接收到所述算力资源列表中目标第二智能终端上传的算力资源更新信息，则将所述目标第二智能终端的终端状态修改为离线状态；其中，所述目标第二智能终端为所述算力资源列表中的任意一个第二智能终端。
优选地，所述根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，包括：
S21，初始化K等于1；
S22，将所述N个子任务中排在第K个的子任务作为当前子任务；
S23，判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，并执行步骤S24，否则，根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息；
S24，更新所述算力资源列表；
S25，判断K是否等于N，若是，则结束此流程，否则，将K增加1，返回执行步骤S22。
优选地，所述判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，具体包括：
S211，将算力资源列表中终端状态为在线状态的第二智能终端按照可共享算力从小到大进行排序；
S212，将排序后的列表中排在第一位的第二智能终端作为当前目标；
S213，判断所述当前目标的可共享算力是否满足所述当前子任务，若是，则将所述当前目标作为所述目标第二智能终端并与所述当前子任务相匹配，否则，执行步骤S214；
S214，判断当前目标是否是排序后列表的最后一位，若是，则不存在可共享算力满足所述当前任务的目标第二智能终端，否则，执行步骤S215；
S215，将排在当前目标下一位的第二智能终端作为新的当前目标，返回执行步骤S213。
优选地，所述根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息，具体包括：
判断所述算力资源列表中是否存在终端状态为离线状态的第二智能终端，若是，则获取终端状态为离线状态的第二智能终端标识并向用户发送上线提醒，否则，向用户发送预警信息。
优选地，所述更新所述算力资源列表包括：
将目标第二智能终端的可共享算力减去所述当前任务所需算力作为目标第二智能终端新的可共享算力。
第二方面，本发明还提供一种算力共享方法，应用于第一智能终端，包括：
将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1；
将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M；
接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
优选地，所述将算力任务划分为M个子任务，包括：
采集数据；
根据采集到的数据获取算力任务；
判断本地可用算力是否满足所述算力任务，若是，则在本地完成所述算力任务，
否则，将所述算力任务划分为M个子任务，其中，完成单个子任务所需算力不大于所述本地可用算力。
优选地，所述将算力任务划分为M个子任务之后，还包括：
计算M个子任务中的第一个子任务；
所述将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，具体包括：
将所述M个子任务中除所述第一个子任务外的N的子任务发送给家庭智能网关，其中，M等于N加1。
优选地，所述接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果之后，还包括：
将所述第一个子任务的计算结果与家庭智能网关返回的所述执行结果进行整合，以形成最终计算结果。
第三方面，本发明还提供一种算力共享装置，设置于家庭智能网关，包括：
第一接收模块，用于接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；
匹配模块，与所述第一接收模块连接，用于根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
第一发送模块，与所述匹配模块连接，用于将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
第二接收模块，与所述第一发送模块连接，用于接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
返回模块，与所述第二接收模块连接，用于将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
第四方面，本发明还提供一种算力共享装置，设置于第一智能终端，包括：
划分模块，用于将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1；
第二发送模块，与所述划分模块连接，用于将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M；
第三接收模块，与所述第二发送模块连接，用于接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
第五方面，本发明还提供一种算力共享装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述第一方面所述的算力共享方法，或实现上述第二方面所述的算力共享方法。
第六方面，本发明还提供一种算力共享系统，包括家庭智能网关和第一智能终端；
所述家庭智能网关用于执行上述第一方面所述的算力共享方法；
所述第一智能终端用于执行上述第二方面所述的算力共享方法。
本发明提供的算力共享方法、装置及系统，由家庭智能网关接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；将所述执行结果返回给所述第一智能终端，由于本发明利用了预设范围内智能终端的空闲算力，使得老旧设备在算力不足的情况下可以从预设范围内其它智能终端中获取算力，从而解决了现有家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求的问题。
附图说明
图1为本发明实施例1的一种算力共享方法的流程图；
图2为图1中步骤S102的流程图；
图3为图2中步骤S23的流程图；
图4为本发明实施例2的一种算力共享方法的流程图；
图5为本发明实施例3的一种算力共享装置的结构示意图；
图6为本发明实施例3的又一种算力共享装置的结构示意图；
图7为本发明实施例4的一种算力共享装置的结构示意图；
图8为本发明实施例5的一种算力共享装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
可以理解的是，此处描述的具体实施例和附图仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
可以理解的是，在不冲突的情况下，本发明中的各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
可以理解的是，为便于描述，本发明的附图中仅示出了与本发明相关的部分，而与本发明无关的部分未在附图中示出。
可以理解的是，本发明的实施例中所涉及的每个单元、模块可仅对应一个实体结构，也可由多个实体结构组成，或者，多个单元、模块也可集成为一个实体结构。
可以理解的是，在不冲突的情况下，本发明的流程图和框图中所标注的功能、步骤可按照不同于附图中所标注的顺序发生。
可以理解的是，本发明的流程图和框图中，示出了按照本发明各实施例的系统、装置、设备、方法的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可代表一个单元、模块、程序段、代码，其包含用于实现规定的功能的可执行指令。而且，框图和流程图中的每个方框或方框的组合，可用实现规定的功能的基于硬件的系统实现，也可用硬件与计算机指令的组合来实现。
可以理解的是，本发明实施例中所涉及的单元、模块可通过软件的方式实现，也可通过硬件的方式来实现，例如单元、模块可位于处理器中。
实施例1：
本实施例提供一种算力共享方法，应用于家庭智能网关，如图1所示，该方法包括：
步骤S101：接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M。
在本实施例中，家庭智能网关可以配置有CPU(central processing unit，中央处理器)及GPU(graphics processing unit，图形处理器)等芯片，并配合一定数量的内存及存储磁盘，使家庭智能网关具备作为算力源对外提供算力的能力；智能终端是与家庭智能网关连接的智能设备，如智能摄像头以及智能门铃等，可以实现视频流数据的采集、向外提供算力等功能，其中，智能终端在进行数据采集过后需要进行数据处理，当智能终端自身算力不足以处理全部的数据时，作为第一智能终端将任务进行划分并发送至家庭网关。
可选地，接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务之前，还包括：
获取预设范围内各个第二智能终端上传的算力资源信息，其中，所述算力资源信息包括最大算力和已占用算力；
根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力；
将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表中，其中，所述终端状态为在线状态。
在本实施例中，预设范围可以是连接到接家庭智能网关上的所有智能终端，家庭智能网关可以监控预设范围内所有智能终端的计算能力，算力资源信息还可以包括终端类型、IP(Internet Protocol，网络协议)地址等，当有新的智能终端连接到家庭智能网关时，也可以将新的智能终端加入到预设范围内。
可选地，所述根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力，具体包括：
将各个所述第二智能终端的最大算力减去已占用算力，得到各个所述第二智能终端对应的第一数值；
将所述第一数值乘以预设的可用比例得到各个所述第二智能终端的可共享算力。
在本实施例中，预设的可用比例能够保证为智能终端提供足够的算力冗余安全边际。
可选地，所述将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表之后，还包括：
在预设周期内若未接收到所述算力资源列表中目标第二智能终端上传的算力资源更新信息，则将所述目标第二智能终端的终端状态修改为离线状态；其中，所述目标第二智能终端为所述算力资源列表中的任意一个第二智能终端。
在本实施例中，家庭智能网关周期性更新算力资源列表中的算力资源信息并更新智能终端状态，以保证在进行算力资源匹配的过程中状态为在线的智能终端在算力资源列表中的信息的准确性。
步骤S102：根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
在本实施例中，家庭智能网关将每一个子任务都与对应的智能终端进行匹配，从而使所有的子任务都可以被发送至对应的智能终端进行计算。
可选地，如图2所示，所述根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，包括：
S21，初始化K等于1；
S22，将所述N个子任务中排在第K个的子任务作为当前子任务；
S23，判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，并执行步骤S24，否则，根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息；
S24，更新所述算力资源列表；
S25，判断K是否等于N，若是，则结束此流程，否则，将K增加1，返回执行步骤S22。
可选地，如图3所示，所述判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，具体包括：
S211，将算力资源列表中终端状态为在线状态的第二智能终端按照可共享算力从小到大进行排序；
S212，将排序后的列表中排在第一位的第二智能终端作为当前目标；
S213，判断所述当前目标的可共享算力是否满足所述当前子任务，若是，则将所述当前目标作为所述目标第二智能终端并与所述当前子任务相匹配，否则，执行步骤S214；
S214，判断当前目标是否是排序后列表的最后一位，若是，则不存在可共享算力满足所述当前任务的目标第二智能终端，否则，执行步骤S215；
S215，将排在当前目标下一位的第二智能终端作为新的当前目标，返回执行步骤S213。
在本实施例中，将算力资源列表中的第二智能终端按照可共享算力从小到大进行排序，可以让有较大算力空闲的智能终端保留空闲算力，从而在智能网关接收到新的算力任务中的单个子任务需要较大算力时，能够为新的子任务匹配到合适的第二智能终端。
可选地，所述根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息，具体包括：
判断所述算力资源列表中是否存在终端状态为离线状态的第二智能终端，若是，则获取终端状态为离线状态的第二智能终端标识并向用户发送上线提醒，否则，向用户发送预警信息。
在本实施例中，连接到家庭网关的第二智能终端可能存在离线的情况，当在线的智能终端不能满足子任务的算力需求时，需要向用户发送上线提醒，提醒用户打开离线设备以获取足够算力支撑，如果不存在离线设备，则提醒用户需要进行算力升级。
可选地，所述更新所述算力资源列表包括：
将目标第二智能终端的可共享算力减去所述当前任务所需算力作为目标第二智能终端新的可共享算力。
在本实施例中，目标第二智能终端匹配到一个子任务后，剩余的空闲算力有可能能够继续完成第二个子任务，更新算力资源列表中匹配到子任务的第二智能终端的可共享算力可以保证最大化利用每个智能终端的空闲算力。
步骤S103：将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
在本实施例中，同一个第二智能终端可以匹配到一个或多个子任务，家庭智能网关会将同一个智能终端匹配到的一个或多个子任务全都发送到该第二智能终端。
步骤S104：接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
步骤S105：将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
在本实施例中，将执行结果返回给第一智能终端以使第一智能终端可以根据返回结果进行整合，以形成最终的结果。
本发明实施例提供的算力共享方法，由家庭智能网关接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；将所述执行结果返回给所述第一智能终端，由于本发明利用了预设范围内智能终端的空闲算力，使得老旧设备在算力不足的情况下可以从预设范围内其它智能终端中获取算力，从而解决了现有家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求的问题。
实施例2：
本实施例提供一种算力共享方法，应用于第一智能终端，如图4所示，该方法包括
步骤S201：将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1。
在本实施例中，智能终端是与家庭智能网关连接的智能设备，如智能摄像头以及智能门铃等，可以实现视频流数据的采集、向外提供算力等功能。
可选地，所述将算力任务划分为M个子任务，包括：
采集数据；
根据采集到的数据获取算力任务；
判断本地可用算力是否满足所述算力任务，若是，则在本地完成所述算力任务，
否则，将所述算力任务划分为M个子任务，其中，完成单个子任务所需算力不大于所述本地可用算力。
可选地，所述将算力任务划分为M个子任务之后，还包括：
计算M个子任务中的第一个子任务；
所述将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，具体包括：
将所述M个子任务中除所述第一个子任务外的N的子任务发送给家庭智能网关，其中，M等于N加1。
在本实施例中，第一智能终端在采集到数据之后，需要对采集的数据进行处理，处理数据的过程可以作为算力任务，当其自身可用算力不足以对采集到的数据进行处理的时候，将算力任务分为多个子任务，其中第一个子任务放在本地完成，其余的子任务需获取额外的算力以完成。
步骤S202：将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M。
在本实施例中，同一个第二智能终端可以匹配到一个或多个子任务，家庭智能网关会将同一个智能终端匹配到的一个或多个子任务全都发送到该第二智能终端。
步骤S203：接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
可选地，所述接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果之后，还包括：
将所述第一个子任务的计算结果与家庭智能网关返回的所述执行结果进行整合，以形成最终计算结果。
在本实施例中，第一智能终端可以根据家庭智能网关的返回结果和本地对第一个子任务的计算结果进行整合，分析处理后形成最终的结果。
实施例3：
本实施例提供一种算力共享装置，设置于家庭智能网关设备，如图5所示，包括：
第一接收模块11，用于接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；
匹配模块12，与所述第一接收模块11连接，用于根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
第一发送模块13，与所述匹配模块12连接，用于将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
第二接收模块14，与所述第一发送模块13连接，用于接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
返回模块15，与所述第二接收模块14连接，用于将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
优选地，如图6所示，所述装置还包括：
获取模块16，用于获取预设范围内各个第二智能终端上传的算力资源信息，其中，所述算力资源信息包括最大算力和已占用算力；
共享模块17，用于根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力；
列表模块18，用于将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表中，其中，所述终端状态为在线状态。
优选地，共享模块17具体包括：
减法单元，用于将各个所述第二智能终端的最大算力减去已占用算力，得到各个所述第二智能终端对应的第一数值；
比例单元，用于将所述第一数值乘以预设的可用比例得到各个所述第二智能终端的可共享算力。
优选地，所述装置还包括：
状态模块，用于在预设周期内若未接收到所述算力资源列表中目标第二智能终端上传的算力资源更新信息，则将所述目标第二智能终端的终端状态修改为离线状态；其中，所述目标第二智能终端为所述算力资源列表中的任意一个第二智能终端。
优选地，匹配模块12具体包括：
初始化单元，用于初始化K等于1；
当前任务单元，用于将所述N个子任务中排在第K个的子任务作为当前子任务；
第一判断单元，用于判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，并执行第二判断模块，否则，根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息；
更新单元，用于更新所述算力资源列表；
第二判断单元，用于判断K是否等于N，若是，则结束此流程，否则，将K增加1，返回执行当前任务单元。
优选地，所述第一判断单元包括：
排序单元，用于将算力资源列表中终端状态为在线状态的第二智能终端按照可共享算力从小到大进行排序；
当前目标单元，用于将排序后的列表中排在第一位的第二智能终端作为当前目标；
匹配单元，用于判断所述当前目标的可共享算力是否满足所述当前子任务，若是，则将所述当前目标作为所述目标第二智能终端并与所述当前子任务相匹配，否则，执行步骤S214；
第三判断单元单元，用于判断当前目标是否是排序后列表的最后一位，若是，则不存在可共享算力满足所述当前任务的目标第二智能终端，否则，执行步骤S215；
返回单元，用于将排在当前目标下一位的第二智能终端作为新的当前目标，返回执行步骤S213。
优选地，所述第一判断单元还包括：
信息发送单元，用于判断所述算力资源列表中是否存在终端状态为离线状态的第二智能终端，若是，则获取终端状态为离线状态的第二智能终端标识并向用户发送上线提醒，否则，向用户发送预警信息。
优选地，所述更新单元具体用于将目标第二智能终端的可共享算力减去所述当前任务所需算力作为目标第二智能终端新的可共享算力。
实施例4：
本实施例提供一种算力共享装置，设置于第一智能终端，如图7所示，包括：
划分模块31，用于将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1；
第二发送模块32，与所述划分模块31连接，用于将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M；
第三接收模块33，与所述第二发送模块32连接，用于接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
优选地，所述划分模块31具体包括：
采集单元，用于采集数据；
算力任务单元，用于采集根据采集到的数据获取算力任务；
第四判断单元，用于采集判断本地可用算力是否满足所述算力任务，若是，则在本地完成所述算力任务，
划分单元，用于采集否则，将所述算力任务划分为M个子任务，其中，完成单个子任务所需算力不大于所述本地可用算力。
优选地，所述装置还包括：
计算模块，用于计算M个子任务中的第一个子任务；
所述第二发送模块32具体用于：
将所述M个子任务中除所述第一个子任务外的N的子任务发送给家庭智能网关，其中，M等于N加1。
优选地，所述装置还包括：
整合模块，用于将所述第一个子任务的计算结果与家庭智能网关返回的所述执行结果进行整合，以形成最终计算结果。
实施例5：
本实施例提供一种算力共享装置，如图8所示，包括存储器41和处理器42，所述存储器41中存储有计算机程序，所述处理器42被设置为运行所述计算机程序以实现如实施例1所述的算力共享方法，或实现如实施例2所述的算力共享方法。
实施例6：
本实施例提供一种算力共享系统，包括家庭智能网关设备和第一智能终端；
所述家庭智能网关设备用于执行实施例1所述的算力共享方法；
所述第一智能终端用于执行实施例2所述的算力共享方法。
实施例2至实施例6提供的算力共享方法、装置及系统，由家庭智能网关接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；将所述执行结果返回给所述第一智能终端，由于本发明利用了预设范围内智能终端的空闲算力，使得老旧设备在算力不足的情况下可以从预设范围内其它智能终端中获取算力，从而解决了现有家庭智能设备在自身算力不足后只能进行升级换代以满足更高的算力需求的问题。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (16)

1.一种算力共享方法，其特征在于，应用于家庭智能网关，所述方法包括：
接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；
根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
2.根据权利要求1所述的算力共享方法，其特征在于，所述接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务之前，还包括：
获取预设范围内各个第二智能终端上传的算力资源信息，其中，所述算力资源信息包括最大算力和已占用算力；
根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力；
将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表中，其中，所述终端状态为在线状态。
3.根据权利要求2所述的算力共享方法，其特征在于，所述根据所述最大算力和已占用算力计算各个所述第二智能终端的可共享算力，具体包括：
将各个所述第二智能终端的最大算力减去已占用算力，得到各个所述第二智能终端对应的第一数值；
将所述第一数值乘以预设的可用比例得到各个所述第二智能终端的可共享算力。
4.根据权利要求2所述的算力共享方法，其特征在于，所述将各个所述第二智能终端的最大算力、已占用算力、可共享算力以及对应的终端状态保存至预先建立的算力资源列表之后，还包括：
在预设周期内若未接收到所述算力资源列表中目标第二智能终端上传的算力资源更新信息，则将所述目标第二智能终端的终端状态修改为离线状态；其中，所述目标第二智能终端为所述算力资源列表中的任意一个第二智能终端。
5.根据权利要求2所述的算力共享方法，其特征在于，所述根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，包括：
S21，初始化K等于1；
S22，将所述N个子任务中排在第K个的子任务作为当前子任务；
S23，判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，并执行步骤S24，否则，根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息；
S24，更新所述算力资源列表；
S25，判断K是否等于N，若是，则结束此流程，否则，将K增加1，返回执行步骤S22。
6.根据权利要求5所述的算力共享方法，其特征在于，所述判断所述算力资源列表中是否存在可共享算力满足所述当前子任务的目标第二智能终端，若是，则将当前子任务与所述目标第二智能终端相匹配，具体包括：
S211，将算力资源列表中终端状态为在线状态的第二智能终端按照可共享算力从小到大进行排序；
S212，将排序后的列表中排在第一位的第二智能终端作为当前目标；
S213，判断所述当前目标的可共享算力是否满足所述当前子任务，若是，则将所述当前目标作为所述目标第二智能终端并与所述当前子任务相匹配，否则，执行步骤S214；
S214，判断当前目标是否是排序后列表的最后一位，若是，则不存在可共享算力满足所述当前任务的目标第二智能终端，否则，执行步骤S215；
S215，将排在当前目标下一位的第二智能终端作为新的当前目标，返回执行步骤S213。
7.根据权利要求5所述的算力共享方法，其特征在于，所述根据算力资源列表中的离线设备情况向用户发送信息，具体包括：
判断所述算力资源列表中是否存在终端状态为离线状态的第二智能终端，若是，则获取终端状态为离线状态的第二智能终端标识并向用户发送上线提醒，否则，向用户发送预警信息。
8.根据权利要求5所述的算力共享方法，其特征在于，所述更新所述算力资源列表包括：
将目标第二智能终端的可共享算力减去所述当前任务所需算力作为目标第二智能终端新的可共享算力。
9.一种算力共享方法，其特征在于，应用于第一智能终端，所述方法包括：
将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1；
将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M；
接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
10.根据权利要求9所述的算力共享方法，其特征在于，所述将算力任务划分为M个子任务，包括：
采集数据；
根据采集到的数据获取算力任务；
判断本地可用算力是否满足所述算力任务，若是，则在本地完成所述算力任务，
否则，将所述算力任务划分为M个子任务，其中，完成单个子任务所需算力不大于所述本地可用算力。
11.根据权利要求10所述的算力共享方法，其特征在于，所述将算力任务划分为M个子任务之后，还包括：
计算M个子任务中的第一个子任务；
所述将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，具体包括：
将所述M个子任务中除所述第一个子任务外的N的子任务发送给家庭智能网关，其中，M等于N加1。
12.根据权利要求11所述的算力共享方法，其特征在于，所述接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果之后，还包括：
将所述第一个子任务的计算结果与家庭智能网关返回的所述执行结果进行整合，以形成最终计算结果。
13.一种算力共享装置，其特征在于，设置于家庭智能网关，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收第一智能终端将算力任务划分为M个子任务后发送的N个子任务，其中，所述M大于1，所述N小于等于M；
匹配模块，与所述第一接收模块连接，用于根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端；
第一发送模块，与所述匹配模块连接，用于将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，以使所述第二智能终端执行接收到的所述子任务；
第二接收模块，与所述第一发送模块连接，用于接收所述第二智能终端执行所述子任务后返回的执行结果；
返回模块，与所述第二接收模块连接，用于将所述执行结果返回给所述第一智能终端。
14.一种算力共享装置，其特征在于，设置于第一智能终端，所述装置包括：
划分模块，用于将算力任务划分为M个子任务，所述M大于1；
第二发送模块，与所述划分模块连接，用于将所述M个子任务中的N个子任务发送给家庭智能网关，以使所述家庭智能网关根据预设范围内第二智能终端的可共享算力为所述N个子任务中的每个子任务选择与之匹配的第二智能终端，并将所述N个子任务中的每个子任务分别发送至与之匹配的所述第二智能终端，其中，所述N小于等于M；
第三接收模块，与所述第二发送模块连接，用于接收所述家庭智能网关在接收到所述第二智能终端的执行结果后返回的所述执行结果。
15.一种算力共享装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现如权利要求1-8中任一项所述的算力共享方法，或实现如权利要求9-12所述的算力共享方法。
16.一种算力共享系统，其特征在于，包括家庭智能网关以及第一智能终端；
所述家庭智能网关用于执行权利要求1-8中任一项所述的算力共享方法；
所述第一智能终端用于执行权利要求9-12中任一项所述的算力共享方法。
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CN116781784A (zh) * 2023-08-22 2023-09-19 北京智芯微电子科技有限公司 智能终端资源调度方法、装置和电子设备

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116149859A (zh) * 2023-02-28 2023-05-23 深圳市云集互联生态科技有限公司 一种基于手机主板的算力共享服务终端
CN116781784A (zh) * 2023-08-22 2023-09-19 北京智芯微电子科技有限公司 智能终端资源调度方法、装置和电子设备
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