CN115858182B - 一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法与系统,所述适配系统包括通过检测模块判断第一用户在接入元宇宙系统以及使用相关元宇宙应用时的设备性能值,以及设备性能值与基准性能值的性能缺口,从而提示第一用户可实施边缘计算支援以及实施边缘计算后的在元宇宙应用上的提升;进一步的,所述适配系统包括获取可提供边缘计算支援的多个支援节点,以及计算多个支援节点的推荐值,从而向第一用户推荐适合的支援节点建立边缘计算连接。
Description
技术领域
本发明涉及电子数字数据处理技术领域。具体而言,涉及一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法与系统。
背景技术
边缘计算,也叫分布式计算相关、雾计算、多边计算,主要优势是在数据采集端或系统边缘端就完成了对海量设备数据的整合、分析和计算反馈。边缘计算能够节省通信带宽,降低网络延迟、减少了数据通信量,提高系统安全性保密性,以及更少依赖存储和算力资源,可以提高边缘设备的可靠性和控制力。
同时随着元宇宙技术领域的发展,支持元宇宙系统所需要的巨大算力、存储以及网络基础设施将会成为很艰难的挑战。元宇宙的系统运行对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖以及更高数据容纳量等要求,对此边缘计算技术的优点正好可以解决元宇宙系统的底层技术瓶颈。其中,元宇宙中配置的区块链可以与业务应用共用边缘计算节点资源,节省云端资源开销,同时具有部署效率高等优势;在传播层面相对于数据传输到云端,边缘计算的传播效率更高,延迟更低;而且从用户的角度来看,该形式传播路径更加可控,加上可采用优化策略将经常使用的数据账本信息存储在边缘端,这样可以提高通讯效率,降低数据传输的延迟。因此对于元宇宙应用中如何选择、配置边缘计算的计算节点,将成为一个重点研究的技术板块。
查阅相关已公开的技术方案,公开号为CN111639073A提出一种边缘计算节点装置以及边缘计算接入方法,通过处理对边缘计算的流程以及数据进行流程优化,提高边缘计算的处理效率;公开号为WO2020069036A1的技术方案提出一种应用于3GPP的管理系统,基于服务质量(QoS)要求识别用户平面功能,并可以被配置为向边缘计算管理系统请求部署应用服务器(AS);公开号为WO2021087180A1的技术方案提出一种与边缘计算应用服务器建立连接的系统和方法,通过将与请求边缘计算辅助的应用相关的关键性能指标传送到边缘数据网络,总而由边缘计算应用服务器进行边缘计算的资源分配,包括硬件资源和软件系统的资源的分配。以上关于边缘计算的技术方案均有效提升了边缘计算在高运算量要求方面的应用效率,但对于元宇宙技术方面的应用,还少有提及。
背景技术的前述论述仅意图便于理解本发明。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法与系统;所述适配系统包括通过检测模块判断第一用户在接入元宇宙系统以及使用相关元宇宙应用时的设备性能值,以及设备性能值与基准性能值的性能缺口,从而提示第一用户可实施边缘计算支援以及实施边缘计算后的在元宇宙应用上的提升;进一步的,所述适配系统包括获取可提供边缘计算支援的多个支援节点,以及计算多个支援节点的推荐值,从而向第一用户推荐适合的支援节点建立边缘计算连接。
本发明采用如下技术方案:
一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统,所述适配系统包括检测模块、识别模块、交互模块、计算模块和匹配模块;其中
所述检测模块,用于检测以下数值:
第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
所述识别模块,用于识别在所述第一位置周边的一个或多个支援节点;
所述交互模块,用于向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
所述计算模块,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
所述匹配模块,用于接收第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理;
可选地,支援节点的运算资源的计算包括使用所述计算模块,根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算自身可被开放申请的运算资源;
可选地,支援节点包括通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个支援节点的运算资源建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源;
可选地,所述接入费用包括以数字货币、法定货币或者其他可用于元宇宙系统内交易的等价物进行结算;
可选地,所述计算模块计算支援节点的推荐值时,分别基于以下指数进行评估:
(1)资源匹配度指数F,即计算支援节点开放申请的运算资源与性能缺口的运算资源相关性;其中,资源匹配度指数F的计算方法为:
上式中y为元素全为1的向量矩阵,yT为y的转置矩阵;Mu为分配给一个支援节点w的一个任务u在各类运算资源上的所需运算能力;Nu为所述性能缺口的一个任务u在各类运算资源上的最大占用核心数;并且Sw为该支援节点w开放申请的运算资源的各类单核心运算能力;其中,
式2、式3、式4中,k为运算资源种类数量,mui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的运算能力要求;nui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的最大占用核心数;swi(i=1,2……k)表示支援节点w的第i类运算资源的单核心运算能力;
(2)性价比指数B,即考虑支援节点w的开放申请的运算资源的各类单核心运算能力Sw以及所述接入费用Pw;其中,性价比指数B的计算方法为:
其中,
式6中,pwi(i=1,2……k)表示支援节点w的第i类运算资源每单位接入时长费用;
进一步的,包括一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法;所述适配方法应用于所述一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统;所述方法包括:
检测阶段,执行以下检测步骤:
检测第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
检测第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
识别阶段,识别在所述第一位置周边的一个或多个元宇宙系统的支援节点;
交互阶段,向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
计算阶段,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
匹配阶段,确认第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理;
可选地,在所述计算阶段,包括根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算其可被开放申请的运算资源;
可选地,在所述交互阶段,包括由支援节点通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个支援节点的运算资源建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源。
本发明所取得的有益效果是:
本发明的适配系统基于用户当前的设备性能确定用户在元宇宙系统使用上的性能缺口,从而计算在增加边缘计算支援后所获得的元宇宙使用提升,并向用户展示该提升;
本发明的适配系统能够基于用户对边缘计算的需求程度展示支援节点能够提供的边缘计算支援,并且包括计算多个支援节点的推荐值,从而用户可以基于每个支援节点的资源匹配程度或者接入该支援节点的性价比,从而由用户选择是否需要该支援节点的边缘计算支援;
本发明的适配方法能够适用于元宇宙系统应用的多样性、高扩展性以及灵活性,从而使用边缘计算在运算资源上的巨大潜力,支持元宇宙技术在未来的长期发展;
本发明的适配系统其硬件模块以及装置采用模块化设计和配合,后期可通过软件、硬件进行灵活优化和变更,节省了大量后期维护升级成本。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制,而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中,相同的附图标记指定对应的部分。
图1为本发明所述适配方法的示意图;
图2为本发明实施例中所述适配系统的示意图;
图3为本发明实施例中检测模块检测元宇宙客户端设备的设备性能值的示意图;
图4为本发明实施例中互动模块显示不同边缘计算的支援下获得不同的元宇宙应用效果的示意图。
附图图例说明:10-元宇宙系统;100-适配系统;205-网络;210-元宇宙客户端设备;230-运算资源提供者;240-服务器;250-元宇宙资源中介。
具体实施方式
为了使得本发明的目的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合其实施例,对本发明进行进一步详细说明;应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明 ,并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言,在查阅以下详细描述之后,本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内,并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述中描述了所公开的实施例的另外的特征,并且这些特征根据以下详细描述将是显而易见的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位.以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例一:
随着元宇宙技术以及相关智能物端设备快速增多,面向虚拟世界的边缘网络产生了海量的感知数据;在目前的元宇宙系统中,一般采用本地计算设备,例如个人计算机,通过网络连接到云计算服务器中,从而使位于本地的元宇宙用户接入到元宇宙系统中;同时,边缘计算的应用,亦加入到元宇宙系统的运算处理部分中,用于分担部分元宇宙系统的运算需求;
然而,某些处理器、GPU或专门设计和配置的专用集成电路 (ASICS) 可以有效地位于云计算服务器的中央服务器上,但这些运算资源可能无法位于每个需要的节点(例如,靠近元宇宙客户端的设备);
进一步的,元宇宙中每个用户所配置的本地设备计算未必能为元宇宙多样化应用的每种应用场景提供面面俱到的运算场景;例如,处理器有CPU、GPU、NPU 等不同种类,同类处理器间的核数、缓存大小等也存在较大差异;同时,为提升执行效率,一个元宇宙系统中的运算任务可能会请求多种加速资源,且执行所需数据可能分布在多台设备上;因此,设备资源异构且受限、任务多样性和数据分布存储等特点给元宇宙系统的运算任务调度带来了很大的挑战;
现提出一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统,所述适配系统包括检测模块、识别模块、交互模块、计算模块和匹配模块;其中
所述检测模块,用于检测以下数值:
第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
所述识别模块,用于识别在所述第一位置周边的一个或多个支援节点;
所述交互模块,用于向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
所述计算模块,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
所述匹配模块,用于接收第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理;
可选地,支援节点的运算资源的计算包括使用所述计算模块,根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算自身可被开放申请的运算资源;
可选地,支援节点包括通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个支援节点的运算资源建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源;
可选地,所述接入费用包括以数字货币、法定货币或者其他可用于元宇宙系统内交易的等价物进行结算;
可选地,所述计算模块计算支援节点的推荐值时,分别基于以下指数进行评估:
(1)资源匹配度指数F,即计算支援节点开放申请的运算资源与性能缺口的运算资源相关性;其中,资源匹配度指数F的计算方法为:
上式中y为元素全为1的向量矩阵,yT为y的转置矩阵;Mu为分配给一个支援节点w的一个任务u在各类运算资源上的所需运算能力;Nu为所述性能缺口的一个任务u在各类运算资源上的最大占用核心数;并且Sw为该支援节点w开放申请的运算资源的各类单核心运算能力;其中,
式2、式3、式4中,k为运算资源种类数量,mui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的运算能力要求;nui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的最大占用核心数;swi(i=1,2……k)表示支援节点w的第i类运算资源的单核心运算能力;
(2)性价比指数B,即考虑支援节点w的开放申请的运算资源的各类单核心运算能力Sw以及所述接入费用Pw;其中,性价比指数B的计算方法为:
其中,
式6中,pwi(i=1,2……k)表示支援节点w的第i类运算资源每单位接入时长费用;
进一步的,如附图1所示,包括一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法;所述适配方法应用于所述一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统;所述方法包括:
检测阶段,执行以下检测步骤:
检测第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
检测第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
识别阶段,识别在所述第一位置周边的一个或多个元宇宙系统的支援节点;
交互阶段,向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
计算阶段,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
匹配阶段,确认第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理;
可选地,在所述计算阶段,包括根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算其可被开放申请的运算资源;
可选地,在所述交互阶段,包括由支援节点通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个支援节点的运算资源建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源;
如附图2所示为其中一种实施方式;在整体元宇宙系统10中,包括由一个或多个用户使用的一个或多个元宇宙客户端设备210,其中包括210-1、210-2,直到210-n;进一步,还包括多个运算资源提供者230-1、230-2、直到230-n(统称为运算资源提供者230);运算资源提供者230作为边缘计算的运算支援角色,可根据自身选择是否提供边缘计算的运算支援以及在何时提供边缘计算的运算支援;
其中元宇宙系统10还包括至少一个元宇宙系统的服务器240或服务器群组,用于提供元宇宙系统的底层服务以及全平台支持;其中还可以包括至少一个元宇宙资源中介250和所述适配系统100;至少一个网络205配置为以通信方式耦合元宇宙系统10的其他组件;网络205可以是广域网,例如因特网;网络205也可以为小型局部网络,例如社区局域网、企业局域网等;
其中,元宇宙客户端设备210可以是一台或多台计算机、便携式计算机、智能手机等,或者可以为头戴式的虚拟眼镜一体机,或者为随身佩戴的体感互动一体机;元宇宙客户端设备210可以被配置为响应用户请求并且可以被配置为执行一个或多个元宇宙应用的计算任务或计算任务的一部分;每个元宇宙客户端设备210可以具有有限的处理、存储器、存储、电池、I/O带宽或其他运算资源;元宇宙客户端设备210可能具有与它们被请求执行的任务相关的运算能力的性能缺口;例如,元宇宙客户端设备210-1可以被配置为执行元宇宙群组游戏,但是元宇宙客户端设备210可能没有足够的内存或处理能力来执行计算任务,从而参与的群组游戏只能以低画质运行,并且只能同时间显示有限的元宇宙玩家;
运算资源提供者230可以是被配置为托管或服务各种元宇宙计算需求的实体;运算资源提供者230可以是在一个或多个元宇宙客户端设备210周边的小型计算机服务器;例如,运算资源提供者230可以为位于邻近城市或社区的服务器群组或其他计算机基础设施;运算资源提供者230可以存储诸如媒体的数据以供元宇宙客户端设备210消费;运算资源提供者230可以具有或运行云计算平台或边缘计算平台;在另一个实施方式中,运算资源提供者230中的一个或多个可以仅位于单个元宇宙客户端设备210-1的附近,但可能远离其他元宇宙客户端设备;运算资源提供者230可以包含用于运行或辅助运行元宇宙系统10的专用硬件、通用计算机硬件、专用或提供者特定算法(例如,智能手机应用程序、桌面出版应用程序、机器学习算法)或内容(例如,流式视频或音乐);在一些实施方式中,运算资源提供者230可以仅为家庭的闲置计算机,或者位于学校机房中的闲置计算机等等;
进一步的,服务器240可以是元宇宙系统的集中式或固定位置计算节点;例如,服务器240可以是各个元宇宙服务提供商的服务器,元宇宙服务提供商可以在服务器240中存储或运行元宇宙系统中的各种区块链、智能合约、元宇宙入口或与元宇宙服务相关的其他信息;
进一步的,元宇宙资源中介250可以是附加的计算平台,其配置为为服务器240的元宇宙相关运算或服务进行辅助、加速、监管等;例如,元宇宙资源中介250可以是包含供元宇宙用户消费的数字音频或视频文件的副本的内容递送网络;元宇宙资源中介250可以促进将内容托管和传输到多个元宇宙系统内的节点,例如元宇宙客户端设备210;同时元宇宙资源中介250也可以是被配置为接受运算支援请求的边缘节点资源,亦即所述运算资源提供者;在一些实施方式中,元宇宙资源中介250还可以是位于第一位置的边缘计算节点,并且托管用于运算资源提供者230和/或元宇宙客户端设备210中的一个或多个的处理操作;
而所述适配系统100亦同时连接到网络205中,并根据用户的授权要求,被赋予连接到用户的所述元宇宙客户端设备210上,以检测所述元宇宙客户端设备210的所述设备性能值;
以上实施方式中,每一个计算节点(包括元宇宙客户端设备210、运算资源提供者230、服务器240或者元宇宙资源中介250)的相互之间可以通过任何类型的网络和或网络可寻址连接(例如,使用网络浏览器)与任何类型的计算机类型的设备建立通信;同时,每一个计算节点,均可以通过授权所述适配系统100进行运算资源的配置,从而作为边缘计算的其中一个所述支援节点;
在一些实施方式中,所述适配系统100通过与运算资源提供者230或元宇宙资源中介250协调以利用缓存在一个或多个邻近的运算资源提供者230或元宇宙资源中介250处的运算资源;
例如,对于一个正在使用元宇宙客户端设备210-1的用户来说,邻近的元宇宙资源中介250存储有用户希望通过元宇宙系统播放的一部分的音乐子集,因此所述适配系统可以建立在元宇宙客户端设备210-1与所述元宇宙资源中介250的连接服务,以使得上用户在元宇宙客户端设备210-1导航并使用音乐流媒体服务;同时元宇宙客户端设备210-1可以指示所述适配系统100建议元宇宙客户端设备210-2与所述元宇宙资源中介250建立连接,使元宇宙客户端设备210-2也可以对音乐流媒体服务进行显示、过滤、重新排列、建议、推荐或以其他方式推广由元宇宙资源中介250缓存的音乐子集;
在另一个实施例中,两个或以上的所述元宇宙客户端设备210通过相互连接,并且包括与第三方的边缘计算节点连接,实现运算资源的合理配置;
例如,元宇宙客户端设备210-3为安装于汽车上的设备,其停在与元宇宙客户端设备210-4正在运行的元宇宙游戏的第一位置的相邻的停车场;一个用户正在使用元宇宙客户端设备210-4运行的元宇宙游戏;元宇宙客户端设备210-4所运行的元宇宙游戏是由服务器240直接通讯以进行数据传输,并由元宇宙客户端设备210-4进行本地运算,例如生成并向用户呈现三维图形、生成并向用户呈现音频、接收用户在元宇宙游戏中的动作输入、语音输入等;
作为一种实施方式,元宇宙客户端设备210-3可以接收来自所述适配系统100的信号,并且作为响应可以呈现自身以执行元宇宙客户端设备210-4的元宇宙游戏的一个或多个渲染或计算任务,以减少或分担元宇宙客户端设备210-4所需的处理能力;
作为另一种实施方式,另一用户希望通过在元宇宙客户端设备210-3上参与元宇宙游戏;则元宇宙客户端设备210-4可以接收来自所述适配系统100的信号,并且作为响应可以呈现自身以执行元宇宙客户端设备210-3的元宇宙游戏的一个或多个渲染或计算任务,以减少或分担元宇宙客户端设备210-3所需的处理能力;
在另一个实施方式中,多个用户使用多个元宇宙客户端设备210在元宇宙系统内参与元宇宙中的虚拟演唱会;元宇宙系统根据用户所使用的元宇宙客户端设备210计算适用性该用户的虚拟演唱会效果,例如可呈现的灯光效果、音响效果或者虚拟演员效果等;而部分用户希望获得更多的虚拟演唱会中的音效提升或者更多的虚拟角色表现,因此部分用户接受所述适配系统100的建议,或者主动地向所述适配系统100提出边缘计算支援;基于用户需求,由所述适配系统100检测与提出支援的用户相邻可用的一个或多个元宇宙客户端设备210或者运算资源提供者230,并且根据用户的要求,进行不同程度的边缘计算支援。
实施例二:
本实施例应当理解为至少包含前述任意一个实施例的全部特征,并在其基础上进一步改进;
用户从多个可接受边缘计算支援节点中,根据每个支援节点的运算资源的资源匹配度,选择能力最优的一个或多个节点建立边缘计算支援;
在元宇宙系统应用中,运算资源种类丰富,同时运行元宇宙系统的各类型设备的性能差异巨大;元宇宙应用中的运算任务为取得更好地加速效果往往包含复杂多样的资源需求,大大增加了评估任务与资源相关性的难度;运算任务与设备在资源方面的匹配度与执行时间具有较强的相关性,执行时间是指任务在某设备从开始执行到结束的整体时间,执行时间越短,则资源匹配度越高;运算资源主要考虑 CPU、GPU、NPU 等处理器资源,内存、硬盘等资源则作为任务迁移的基本条件,当设备剩余资源不能满足任务需求时,该任务无法迁移至该设备,两者匹配度为0;当设备剩余资源满足运算任务基本需求时,运算任务在该设备上的运算时间越短,则两者在运算资源方面的相关度越大;元宇宙应用场景中包含大量的机器学习类任务,例如人脸识别、语音识别交互、动作识别、物理效果计算等,浮点运算指令在这些任务中占有很大比例;
在大部分应用中,运算任务的计算时间与该运算任务所需的浮点运算量成正比;同时,计算任务在执行时并不会占用设备的全部运算资源,占用比例与其最大占用核心数相关;因此,任务对某类运算资源的需求可由浮点运算量与任务最大占用核心数共同表示;由于边缘计算环境中通常具有多种运算资源,且元宇宙应用的运算任务对不同资源的需求各异;
为此,在一种实施方式中,采用2个向量Mu和Nu分别表示一个运算任务u在各类运算资源上的浮点运算量和最大占用核心数,即:
其中,k为运算资源种类数量,mui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的浮点运算量要求;nui(i=1,2……k)表示任务u在第i类资源上的最大占用核心数;当任务不需要该类运算资源时,则对该类资源的浮点运算量和最大占用核心数为0;
进一步的,运算设备所具有的处理器的每秒浮点运算次数(FLOPS),向下能够表示硬件能力,向上直接承接数据计算,具有屏蔽硬件架构,直接面向应用的优点;同时,现代处理器通常包含多个计算核心,例如nVIDIA公司生产GPU通常拥有多个CUDA核心;计算核心是运行任务的直接实体,依据任务最大占用核心数的不同,计算设备核心会被不同程度占用;因此,与计算任务相对应的,边缘设备处理器的计算能力由单核心FLOPS与核心数量共同表示;采用2个向量Sw和Rw别表示所述支援节点w拥有的各类运算资源的单核心FLOPS和核心数量;其中Sw和Rw可表示如下:
其中,swi(i=1,2……k)表示支援节点w的第i类运算资源的单核心FLOPS,rwi(i=1,2……k)表示支援节点w上第i类资源的核心数量;当设备不具有该类运算资源时,则对该类资源的FLOPS和核心数量为0;
进一步的,通过运算资源匹配度指数F,可以获知支援节点处理一个任务的能力,第一用户可以通过资源匹配度指数F了解一个或多个支援节点的对于一个特定任务的运算处理能力,从而基于不同的运算任务选择不同的支援节点;
在一些实施方式中,第一用户使用的元宇宙客户端设备210为移动电脑,其内部的处理器为基于x86架构的微处理器;然而当第一用户希望使用该元宇宙客户端设备210接入元宇宙应用并进行光影追踪以及深度学习超级采样(DLSS)图形运算时则该基于x86架构的微处理器的运算能力相对低下;因此,所述适配系统100为该第一用户识别到相邻位置上的两个支援节点w-1和w-2;
其中支援节点w-1为包括6个可用GPU的集成系统,并且每个GPU具有40T FLOPS的运算能力;而支援节点w-2为包括128个处理器的ASIC架构的处理系统,然而每个支援节点w-2的每个处理器仅具有1T FLOPS的运算能力;通过计算,支援节点w-1的运算资源匹配度指数F较支援节点w-2更高;因此,对于图形运算来说,第一用户可以选择支援节点w-1作为本次边缘计算的支援节点;
然而对于一些专用加密计算来说,支援节点w-2的ASIC架构处理器却更具有优势,因此对于加密计算任务,支援节点w-2的运算资源匹配度指数F较支援节点w-1更高,第一用户可进行合理选择。
实施例三:
本实施例应当理解为至少包含前述任意一个实施例的全部特征,并在其基础上进一步改进;
而在一些实施方式中,第一用户所需要的边缘运算支援的运算能力并不高;例如对于上述作为元宇宙虚拟演唱会的边缘计算支援,对于一些较为小型的演唱会,所提供的灯光效果、音响效果、虚拟演员等并不多,甚至只需要满足一些基本要求即可;按此要求来说,具有高速运算能力的支援节点可能远远超出第一用户的边缘计算支援需求;
因此在一些实施方式中,第一用户需要考虑支援节点所设置的接入费用Pw;
其中,所述接入费用Pw的支付和收取可以通过包括当前的法定交易系统,例如银行转账系统、网上支付系统等实现;而在一些实施方式中,包括采用基于区块链的数字货币转账、数字货币兑换等方法进行支付和收取;
而在一些实施方式中,可以采用智能合约,基于元宇宙数字资产,例如非同质化代币(NFT),进行所述接入费用Pw交付;
进一步的,在一种实施方式中如附图3所示,由所述检测模块在元宇宙客户端设备上运行若干基准测试,例如图形化运算能力测试或者数据传输速度测试,并以图形化界面向第一用户呈现其元宇宙客户端设备的所述性能缺口,并且统计性能缺口在各个运算项目上的表现,使第一用户了解自身使用的元宇宙客户端设备与基准性能的差距;
并且进一步的,所述交互模块呈现基于不同的边缘计算的支援后,能够呈现的多种强化后的元宇宙应用的效果,例如图形化增加效果,或者运算时间缩短的效果;如附图4所示,当前第一用户的元宇宙客户端设备在未增加任何边缘计算支援节点时,其运行元宇宙应用的效果表现为LOW,即只能以最低运行效果使用该元宇宙应用;而在接入不同的边缘计算支援节点后,其效果表现分别为MEDIUM,即中等表现;再增加支援节点的运算资源时,则可以达到HIGH或者ULTRA的效果表现;
然而,获得更好的元宇宙应用的效果表现,需要付出更多的接入费用Pw;因此,在一些实施方式中,不仅呈现各个支援节点的资源匹配度指数F,进一步计算性价比指数B作为第一用户请求边缘计算支援的代价参考;
如第一用户觉得可以接受例如效果表现为MEDIUM的应用效果,则无需花费更多的费用而运行元宇宙应用;而另一方面,第一用户更为侧重于元宇宙应用效果的体验,并且愿意花费更多的费用提升其体验,则可以选择具有更大运算资源的支援节点,或者更多的支援节点加入到边缘计算支援中。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明,但是应当理解,在不脱离本发明的范围的情况下,可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法,系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略,替换或添加各种过程或组件。例如,在替代配置中,可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法,和/或可以添加,省略和/或组合各种部件。而且,关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合,如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外,随着技术发展其中的元素可以更新,即许多元素是示例,并不限制本公开或权利要求的范围。
在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而,可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如,已经示出了众所周知的电路,过程,算法,结构和技术而没有不必要的细节,以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置,并且不限制权利要求的范围,适用性或配置。相反,前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下,可以对元件的功能和布置进行各种改变。
综上,其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的,并且应当理解,以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (4)
1.一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统,其特征在于,所述适配系统包括检测模块、识别模块、交互模块、计算模块和匹配模块;其中
所述检测模块,用于检测以下数值:
第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
所述识别模块,用于识别在所述第一位置周边的一个或多个元宇宙系统的支援节点;
所述交互模块,用于向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
所述计算模块,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
所述匹配模块,用于接收第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理;
支援节点的运算资源的计算包括使用所述计算模块,根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算自身可被开放申请的运算资源;
支援节点包括通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个支援节点的运算资源建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源;
所述计算模块计算支援节点的推荐值时,分别基于以下指数进行评估:
(1)资源匹配度指数F,即计算支援节点开放申请的运算资源与性能缺口的运算资源相关性;其中,资源匹配度指数F的计算方法为:
上式中y为元素全为1的向量矩阵,yT为y的转置矩阵;Mu为分配给一个支援节点w的一个任务u在各类运算资源上的所需运算能力;Nu为所述性能缺口的一个任务u在各类运算资源上的最大占用核心数;并且Sw为该支援节点w开放申请的运算资源的各类单核心运算能力;其中,
式2、式3、式4中,k为运算资源种类数量,mui表示任务u在第i类资源上的运算能力要求;nui表示任务u在第i类资源上的最大占用核心数;swi表示支援节点w的第i类运算资源的单核心运算能力,其中,i=1,2……k;
性价比指数B,即考虑支援节点w的开放申请的运算资源的各类单核心运算能力Sw以及所述接入费用Pw;其中,性价比指数B的计算方法为:
其中,
式6中,pwi表示支援节点w的第i类运算资源每单位接入时长费用,其中,i=1,2……k。
2.一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法,其特征在于,所述适配方法应用于如权利要求1所述一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配系统;所述方法包括:
检测阶段,执行以下检测步骤:
检测第一用户接入元宇宙系统所采用的元宇宙客户端设备的设备性能值;
检测第一用户使用的元宇宙系统应用的基准性能值;
并将所述设备性能值与所述基准性能值进行比较,以求得所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口;
并且,包括检测第一用户当前的地理位置并设为第一位置;
识别阶段,用于识别在所述第一位置周边的一个或多个元宇宙系统的支援节点;
交互阶段,向第一用户反映其元宇宙客户端设备的所述设备性能值与所述基准性能值的性能缺口,反馈以所述设备性能值能够提供的元宇宙系统的使用体验情况,并向第一用户提出是否需要发起边缘计算的支援申请;
计算阶段,获取支援节点中开放申请的运算资源,并且根据所述性能缺口,计算多个支援节点的推荐值,并根据多个支援节点的推荐值向第一用户推荐至少一个支援节点;
匹配阶段,确认第一用户选择的支援节点,并将一个或以上被选择的支援节点作为第二用户;建立第一用户与至少一个第二用户的边缘计算通讯连接,并将第一用户需要分担的元宇宙系统的运算任务发送到第二用户进行运算处理。
3.如权利要求2所述一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法,其特征在于,在所述计算阶段,包括根据支援节点自身已被元宇宙系统占用的运算资源,从而计算其可被开放申请的运算资源。
4.如权利要求3所述一种应用于元宇宙的边缘计算节点的智能适配方法,其特征在于,在所述交互阶段,包括由支援节点通过所述交互模块设定其运算资源的接入费用;当第一用户决定采用一个或多个所述支援节点的运算资源并建立边缘计算通讯时,需要向对应的一个或多个所述支援节点支付所述接入费用以换取该支援节点的运算资源。
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