CN115934303A - 共享式运算方法及共享式运算装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种共享式运算方法、一种共享式运算装置及一种计算机可读存储介质。该共享式运算方法包括以下步骤：获取运算需求发起终端提供的资源申请；解析该资源申请，以确定至少一个运算任务及各该运算任务的资源需求；扫描确定当前开启共享的至少一个资源节点，并结算各该资源节点能够提供的资源数量；以及根据各该运算任务的资源需求及各该资源节点能够提供的资源数量，为各该运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点。通过实施该共享式运算方法，本发明能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

Description

共享式运算方法及共享式运算装置

技术领域

本发明涉及运算平台的调度管理方法，具体涉及了一种共享式运算方法，以及一种共享式运算装置。

背景技术

随着自动控制技术的不断普及，自动控制领域对自动驾驶运算、智慧生产中的机械臂对颜色的核对验证、AGV自动泊车/货物自动归置入出库、安防认证等各种运算方法的运算需求也在不断提升。

为了应对本地运算资源不足的情况，现有技术提供了一些共享边缘计算节点的方案，以及一些共享云计算平台的方案。然而，这些共享边缘计算节点的方案一般只能承载运算资源要求不集中并且对资源消耗小的运算任务，而无法承担运算需求高或者资源消耗大的运算任务。反之，对于上述共享云计算平台的方案，由于云计算平台的运算效率和运算资源普遍非常巨大，运营维护成本也相对高昂，其一般只适合承接对运算效率需求高并且资源消耗大的运算任务，而不适合承接运算资源要求不集中或者对资源消耗小的运算任务。

因此，现有的共享运算平台普遍存在应用场景单一、对共享资源的利用效率低下以及无法灵活满足用户实际运算需求的缺陷。尤其是针对一些运算需求大于边缘计算节点但又远小于云计算节点的运算任务，现有的共享运算平台只能为其分配一个云计算节点来满足其运算需求。这种简单的分配方式一方面浪费了大量的共享资源，另一方面给用户造成了额外的运算费用，不利于共享运算平台的推广和发展。

为了解决现有技术中存在的上述问题，本领域亟需一种共享式运算技术，用于将一条资源申请拆解为多个运算任务，分别为每个运算任务分配一个或多个对应的资源节点，并通过扩展资源完成运算和/或提升运算速度，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之前序。

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种共享式运算方法、一种共享式运算装置，以及一种计算机可读存储介质，能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，并通过扩展资源完成运算和/或提升运算速度，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

具体来说，本发明的第一方面提供的一种共享式运算方法，包括以下步骤：获取运算需求发起终端提供的资源申请；解析该资源申请，以确定至少一个运算任务及各该运算任务的资源需求；扫描确定当前开启共享的至少一个资源节点，并结算各该资源节点能够提供的资源数量；以及根据各该运算任务的资源需求及各该资源节点能够提供的资源数量，为各该运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点。通过实施该方法，本发明能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，并通过扩展资源完成运算和/或提升运算效率，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

根据本发明的第二方面提供的一种共享式运算装置包括存储器及处理器。该处理器连接该存储器，并被配置用于实施本发明的第一方面提供的共享式运算方法。通过实施上述共享式运算方法，该共享式运算装置能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，并通过扩展资源完成运算和/或提升运算速度，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

根据本发明的第三方面提供的上述计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令。所述计算机指令被处理器执行时，实施本发明的第一方面提供的共享式运算方法。通过实施上述共享式运算方法，该计算机可读存储介质能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，并通过扩展资源完成运算和/或提升运算速度，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

附图说明

在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。

图1示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算平台的架构示意图。

图2示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中申请认证资源节点的流程示意图。

图3示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中申请运算资源的流程示意图。

图4示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中处理关闭的共享资源的流程示意图。

图5示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中处理开启的共享资源的流程示意图。

图6示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算装置的示意图。

附图标记：

100：共享式运算平台架构；

101：运算需求发起终端；

102：共享式运算平台；

103：资源节点；

600：共享式运算装置；

610：存储器；以及

620：处理器。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合优选实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，在以下的说明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“水平”、“垂直”应被理解为该段以及相关附图中所绘示的方位。此相对性的用语仅是为了方便说明之用，其并不代表其所叙述的装置需以特定方位来制造或运作，因此不应理解为对本发明的限制。

能理解的是，虽然在此可使用用语“第一”、“第二”、“第三”等来叙述各种组件、区域、层和/或部分，这些组件、区域、层和/或部分不应被这些用语限定，且这些用语仅是用来区别不同的组件、区域、层和/或部分。因此，以下讨论的第一组件、区域、层和/或部分可在不偏离本发明一些实施例的情况下被称为第二组件、区域、层和/或部分。

如上所述，现有技术只涉及边缘计算节点和云计算节点这两种单一的运算平台，而没有统一调度管理边缘计算节点和云计算节点的共享式运算平台。上述边缘计算平台一般只能承载运算资源要求不集中并且对资源消耗小的任务，而无法承载运算需求高或者资源消耗大的运算任务。反之，对于上述共享云计算平台的方案，由于云计算平台的运算效率和运算资源普遍非常巨大，运营维护成本也相对高昂，其一般只适合承接对运算效率需求高并且资源消耗大的运算任务，而不适合承接运算资源要求不集中或者对资源消耗小的运算任务。

因此，现有的共享运算平台普遍存在应用场景单一、对共享资源的利用效率低下以及无法灵活满足用户实际运算需求的缺陷。尤其是针对一些运算需求大于边缘计算节点但又远小于云计算节点的运算任务，现有的共享运算平台只能为其分配一个云计算节点来满足其运算需求。这种简单的分配方式一方面浪费了大量的共享资源，另一方面给用户造成了额外的运算费用，不利于共享运算平台的推广和发展。

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种共享式运算方法、一种共享式运算装置、以及一种计算机可读存储介质，能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，从而合理分配共享资源以灵活、高效地完成运算任务。

在一些非限制性的实施例中，本发明的第一方面提供的上述共享式运算方法可以由本发明的第二方面提供的上述共享式运算装置实施。具体来说，该共享式运算装置有存储器及处理器。该存储器包括但不限于本发明的第三方面提供的上述计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令。该处理器连接该存储器，被配置用于执行该存储器上存储的计算机指令，以实施本发明的第一方面提供的上述共享式运算方法。

以下将结合一些共享式运算方法的实施例，描述该共享式运算装置的工作原理。本领域的技术人员可以理解，这些共享式运算方法的实施例只是本发明提供的一些非限制性的实施方式，旨在清楚地展示本发明的主要构思，并提供一些便于公众实施的具体方案，而非用于限制该共享式运算装置的全部工作方式及全部功能。同样地，该共享式运算装置也只是本发明提供的一种非限制性的实施方式，不对这些共享式运算方法中各步骤的实施主体构成限制。

请参考图1，图1示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算平台的架构示意图。

如图1所示，在本发明的一些实施例中，整个共享式运算平台架构100包括运算需求发起终端101、共享式运算平台102、以及资源节点103三个部分。

上述运算需求发起终端101是指本地运算资源不足和/或有运算提速需求的一方，其请求提供的资源需求包括运算资源需求和/或存储资源需求。运算需求发起终端101通过向共享式运算平台102发起外援运算资源申请，以请求其提供运算资源。在一些实施例中，运算需求发起终端101可以包括如手机、智能穿戴设备、安防摄像头、汽车或车机系统等的需要运算资源的任何终端设备，也可以包括应用于智能工厂、道路交通、车联网、智能家居等工作场景中的云服务器端。

上述资源节点103是指运算平台的运算节点资源，用于实际完成由共享式运算平台102分配的运算任务。基于运算需求发起终端101的资源需求的类型，资源节点103包括运算节点和/或存储节点，分别用于向运算需求发起终端101提供运算资源和/或存储资源。基于运算效率及运算资源的配置，共享式运算平台架构100中的资源节点103还可以分为边缘节点和云节点。

边缘节点指在靠近用户的网络边缘侧构建的业务平台，用于提供存储、计算、网络等资源，并将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘，以减少网络传输和多级转发带来的宽度和时延损耗。边缘节点包括芯片、传感器、通信模块、软件系统、计算模块、存储模块、网关等个人或者企业闲置的计算机的处理器和/或存储器。

云节点是一种集中式服务的平台，其所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云节点可以包括阿里云、腾讯云、华为云等开放云供应商提供的运算云服务器、存储云服务器、云数仓、云GPU服务器、Paas平台，也可以包括企业短期闲置的计算服务器。

本发明提供的上述共享式运算平台架构100中采用边缘节点和云节点的结合，通过两种节点的互相协同，彼此优化补充。云计算负责长周期数据的大数据分析，在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，支撑本地业务及时处理执行。进一步地，边缘计算靠近设备端，能够为云端数据采集做出贡献，并支撑云端应用的大数据分析。云计算通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。

上述共享式运算平台102主要用于执行共享运算平台的监管任务，连接运算需求发起终端101和资源节点103。共享式运算平台102根据运算需求发起终端101申请的各运算任务的资源需求及各资源节点103能够提供的资源数量，为各个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点103。具体来说，共享式运算平台102主要包括连接管理端、资源管理端、数据管理端、以及安全管理端四个部分。

连接管理端主要包括接入的初始化、远距离连接管理、近距离连接管理、长时间无访问连接断开/强制断开、连接通讯标准化通道建立等几个模块，用于计算需求终端101接入平台过程中的管理工作。用户可以通过该连接管理端来监管申请终端与该共享式运算平台102的连接的有效性、安全性和及时性。

资源管理端主要包括资源申请审计、资源纳入、资源清除、资源占用监管、节点资源分配、资源诊断管理、资源强制收回、任务完结后资源打赏等几个模块，用于执行资源节点103的管理工作。

数据管理端主要包括冷存储域、临时存储域、数据灾备、数据清理/转存、访问记录审计、访问权限留存等几个模块，用于提供运算任务中的过程数据、运算时的结果数据以及平台自身的数据。

安全管理端主要包括密钥管理、安全分级隔离、密钥定期更新、访问权限管控、连接双向验证、共享开关管理等几个模块，用于负责运算资源和终端访问的安全及平台服务器的安全工作。

特别地，在本发明的一些实施例中，当外部的资源节点103首次接入共享式运算平台102时，需要进行首次申请认证。具体请参看图2，图2示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中申请认证资源节点的流程示意图。

如图2所示，在申请注册资源节点的过程中，外部资源节点103的提供方需要向共享式运算平台102发起接入申请。该资源节点提供方包括但不限于个人、企业等边缘节点的提供者，以及阿里云、腾讯云、华为云等开放云的供应商。也就是说，只要有多余的运算资源节点的用户都可以作为资源节点提供方，通过该共享式运算平台102向其他本地资源不足的需求方101提供共享的资源节点103。

具体来说，资源节点提供方需要首先填写申请认证资料，以申请并安装资源安全扫描插件。响应于资源节点提供方上传的申请认证资料，共享式运算平台102将获取该申请认证资料，并对收到的认证资料进行审核以确定该资源节点提供方的合法性和经营资质。

在资料审核通过后，共享运算平台102将继续对该资源节点提供方进行安全认证，并建立临时安全通道，以认证该资源节点103的安全性，从而防止资源泄露或者被盗事件的发生，并为运算需求发起终端101提供信息安全保障。

在建立安全认证之后，共享式运算平台102将向该资源节点提供方分配资源证书并同时生成安全密盾，以保证资源证书的信息安全，并防止他人通过冒用、篡改资源证书来牟取非法利益。之后，共享式运算平台102将下发该安全密盾包的链接，以供资源节点提供方下载。再之后，响应于接收到安全密盾的安装指令，资源节点提供方需要安装该安全密盾，以获得共享式运算平台102下发的允许本资源节点103接入该平台的资源证书。

在一些实施例中，响应于资源节点提供方安装该安全密盾并获得允许其资源节点103接入共享式运算平台102的资源证书，共享式运算平台102还可以对获取的接入申请进行解析，以确定该资源节点103的类型以及该资源节点103能够提供的资源数量。之后，共享式运算平台102可以将该资源节点103纳入资源分配清单，并记录该资源节点103能够提供的资源数量，进行共享资源的数字信息化管理，以便之后进行动态分配。至此，资源节点103的申请认证过程完成。

可选地，在一些实施例中，响应于资源节点提供方提供的注销资源节点103的请求，共享式运算平台102也可以将该资源节点103从资源分配清单删除，并注销为该资源节点提供方分配的该安全密盾及资源证书，以取消该资源节点103提供方向他人共享资源的权限。

可以理解的是，上述资源节点103的首次申请认证过程既可以在执行共享式运算的方法之前预先实施，也可以在执行共享式运算方法的过程中同步实施。资源节点103进行首次申请认证的时机并不受限于本发明的实施例，资源节点提供方可以根据实际情况随时进行资源节点103的申请认证。

同样地，在本发明的一些实施例中，运算资源发起终端101首次接入共享式运算平台102时，也需要进行首次申请认证。具体认证过程和上述的资源节点103的首次申请认证过程类似，在此不再赘述。在此申请认证完成之后，当该运算资源发起终端101再接入共享式运算平台102时，只需通过分配的安全盾来进行验证身份即可。

接下来请参看图3，图3示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中申请运算资源的流程示意图。

如图3所示，响应于在运算需求发起终端101本地启动的至少一个运算任务，运算需求发起终端101将首先获取其本地的资源数量，以判断本地的资源数量是否能够满足该至少一个运算任务对资源数量及运算速度的需求。具体来说，该资源数量可以包括运算资源数量和存储资源数量。运算需求发起终端101可以先根据该至少一个运算任务的资源需求，判断本地的内存空间和运算能力是否满足该至少一个运算任务对内存空间和运算能力的需求。若本地的内存空间及运算能力中的任意一者小于该至少一个运算任务对内存空间和运算能力的需求，则运算需求发起终端101可以判定本地的资源数量不能满足该至少一个运算任务对资源数量的需求，从而向共享式运算平台102发起资源申请，通过共享的扩展资源来完成运算。

反之，若本地的内存空间及运算能力都大于或等于该至少一个运算任务对内存空间和运算能力的需求，则运算需求发起终端101可以判定本地的资源数量能够满足该至少一个运算任务对资源数量的需求，从而进一步判断本地的资源数量是否满足该至少一个运算任务对运算速度的需求。若本地的资源数量能够满足该至少一个运算任务对运算速度的需求，则运算需求发起终端101可以在本地完成该至少一个运算任务。反之，若本地的资源数量不能满足该至少一个运算任务对运算速度的需求，则运算需求发起终端101也可以向共享式运算平台102发起资源申请，通过共享的扩展资源来提升运算速度。

举例来说，假如运算需求发起终端101所需的运算资源需求是运算速度达到2000Mbps，而本地的运算资源所能提供的运算速度为1000Mbps，此时本地的运算资源不能满足该运算资源需求。或者，运算需求发起终端101所需的存储资源需求为5TB，而本地的存储资源所能提供的存储空间为3TB，此时本地的存储资源也不能满足该存储资源需求。

当出现运算需求发起终端101的本地资源数量不能满足该至少一个运算任务对于资源数量及运算速度中任意一项的资源需求时，即可判断为本地资源数量不足。此时，运算需求发起终端101将向共享式运算平台102发起资源申请，通过共享的扩展资源来满足该至少一个运算任务的资源需求。

如图3所示，响应于获取到运算需求发起终端101发出的外援运算资源申请，共享式运算平台102将首先通过安全密盾对该运算需求发起终端101进行身份验证。响应于该运算需求发起终端101的申请合规的判断结果，共享式运算平台102将建立安全传输通道以接受该运算需求发起终端101上报的外援运算资源申请。之后，共享式运算平台102将解析收到的资源申请，以将其拆分至少一个运算任务，并评估各运算任务需要的运算资源和/或存储资源。

在拆解运算任务并评估确定各运算任务需要的运算资源和/或存储资源后，共享式运算平台102将扫描上述资源分配清单，以确定当前开启共享的资源节点103，并根据各运算任务的资源需求及各开启共享的资源节点103能够提供的资源数量，为各运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点103，从而灵活、高效地完成各运算任务。

扫描确定当前开启共享的资源节点103的流程请结合参考图4及图5。图4示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中处理关闭的共享资源的流程示意图。图5示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算方法中处理开启的共享资源的流程示意图。

如图4及图5所示，共享式运算平台102可以分别从各资源节点103获取其共享按钮的开闭状态，以判断对应的资源节点提供方此时是否愿意向他人共享其运算资源和/或存储资源。具体来说，资源节点提供方可以通过调节该共享按钮的开闭状态，向共享式运算平台102提供关闭共享请求以表示其当前拒绝向他人共享其运算资源和/或存储资源，或者向共享式运算平台102提供开启共享请求以表示其当前愿意向他人共享其运算资源和/或存储资源。

如图4所示，响应于资源节点提供方提供的关闭共享请求，共享式运算平台102将在上述资源分配清单中临时隐藏其对应的资源节点103。如此，共享式运算平台102就无法从上述资源分配清单中扫描到对应的资源节点103，也不会为该资源节点103分配该运算需求发起终端101发起的运算任务。

如图5所示，响应于资源节点提供方提供的开启共享请求，共享式运算平台102将在上述资源分配清单中取消先前隐藏该资源节点103的操作，从而在资源分配清单中显示该处于共享状态的资源节点103。如此，共享式运算平台102就能够从上述资源分配清单中扫描到该资源节点103，并为该资源节点103分配该运算需求发起终端101发起的运算任务。

本领域的技术人员可以理解，上述通过关闭共享请求来隐藏资源节点103的方案只是本发明提供的一种非限制性的实施方式，旨在清楚地展示本发明的主要构思，并提供一种便于公众实施的具体方案，而非用于限制本发明的保护范围。可选地，在另一些实施例中，共享式运算平台102还可以在将资源节点103在纳入资源分配清单时将其初始状态设置为隐藏状态，仅响应于资源节点提供方提供的开启共享请求才在资源分配清单中显示该处于共享状态的资源节点103。

通过提供这种临时关闭共享及开启共享的功能，该方案能够根据资源节点提供方自身的意愿自由地选择是否愿意向他人共享本地的资源，从而在本地存在较大运算需求时优先保证资源节点提供方本地资源充足，通过消除不利影响来促进更多用户为共享式运算平台架构100提供共享资源节点103。

如图5所示，在扫描确定当前开启共享状态的至少一个资源节点103，并结算确定各个资源节点103能够提供的资源数量后，共享式运算平台102可以按照资源分配策略给各个资源节点103分配运算任务。

在本发明的一些实施例中，资源分配策略是指根据各个运算任务的资源需求，以及各个资源节点103能够提供的资源数量，为各个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点103。进一步地，资源需求包括运算资源需求和/或存储资源需求。资源节点103包括运算节点和/或存储节点。资源节点103可以提供的资源包括运算资源和/或存储资源。

在一些优选的实施例中，共享式运算平台102可以首先根据各个运算任务需要的资源数量，初步确定适合执行该运算的资源节点103的目标类型。例如，若一个运算任务对运算资源要求不集中并且对资源消耗小，则共享式运算平台102可以初步选择边缘节点类型的资源节点103来执行该运算。又例如，若一个运算任务对运算效率需求高并且资源消耗大，则共享式运算平台102可以初步选择云端节点类型的资源节点103来执行该运算。又例如，若一个运算任务对运算资源要求不集中但对资源消耗较大，则共享式运算平台102可以初步选择边缘节点类型的多个资源节点103来执行该运算。

然后，共享式运算平台102可以先在扫描确定的至少一个资源节点103中筛选属于该目标类型的至少一个资源节点，再根据该运算任务的资源需求选择适合执行该运算任务的资源节点103。

在一些实施例中，当各运算任务的资源需求包括运算资源需求时，共享式运算平台102将为存在运算资源需求的各运算任务分别分配一个或多个对应的运算节点，以提供运算资源来解决该运算资源需求。当各运算任务的资源需求包括存储资源需求时，共享式运算平台102将为存在存储资源需求的各运算任务分别分配一个或多个对应的存储节点，以提供存储资源来解决该运算资源需求。

例如，假设解析确定运算资源发起终端101上报的资源申请涉及两个运算任务，其中，第一运算任务存在50MB的运算资源需求和100MB的存储资源需求，第二运算任务存在200MB的运算资源需求和800GB的存储资源需求。

对于该第一运算任务，共享式运算平台102可以首先根据预设的资源阈值(例如：500MB)判定该第一运算任务需要运算资源及存储资源都较少，适合选择边缘节点类型的资源节点103来执行该运算。之后，共享式运算平台102可以先从资源分配清单中筛选出处于共享状态的至少一个边缘节点，再从中选择能够提供对应运算资源及存储资源的资源节点103。例如，共享式运算平台102可以分配一个能够提供50MB运算资源及50MB存储资源的第一处理芯片，以及一个能够提供50MB存储资源的第一存储模块来执行该第一运算任务。

对于该第二运算任务，共享式运算平台102可以首先根据预设的资源阈值(例如：500MB)判定该第二运算任务需要运算资源较少但存储资源较多，适合选择边缘节点类型的运算资源节点103和云端节点类型的存储资源节点103配合来执行该运算。之后，共享式运算平台102可以先从资源分配清单中筛选出处于共享状态的至少一个运算边缘节点及至少一个存储云端节点，再从中选择能够提供对应运算资源及存储资源的资源节点103。例如，共享式运算平台102可以分配一个能够提供200MB运算资源的第二处理芯片，以及一个能够提供1TB存储资源的第二存储云服务器来执行该第二运算任务。

进一步地，共享式运算平台102还可以优选地将该第二存储云服务器剩余的200GB的存储资源分配给另一个第三运算任务，从而使该第二运算任务和该第三运算任务共同使用同一个存储资源节点103，以进一步避免共享资源的浪费。

通过先初步确定资源节点103的目标类型再从中根据资源需求动态分配资源节点103的方式，该方案一方面能够提高资源节点103的分配效率以快速完成资源节点103的分配流程，另一方面能够提升云端运算资源的整体利用率以避免产生共享资源的浪费。

如图5所示，在完成上述资源节点103的分配流程之后，第一存储模块可以首先通过共享式运算平台102从运算需求发起终端101获取并存储该第一运算任务的相关数据。第一处理芯片可以从该第一存储模块读取这些相关数据，利用本地的运算资源该第一运算任务的运算，再将获得的第一运算结果反馈存储到该第一存储模块中，以供该共享式运算平台102获取。

对应地，第二存储云服务器可以首先通过共享式运算平台102从运算需求发起终端101获取并存储该第二运算任务的相关数据。第二处理芯片可以从该第二存储云服务器读取这些相关数据，利用本地的运算资源该第二运算任务的运算，再将获得的第二运算结果反馈存储到该第二存储云服务器中，以供该共享式运算平台102获取。

之后，共享式运算平台102将从该第一存储模块获取该第一运算结果反馈，并从该第二存储云服务器获取该第二运算结果反馈，再对各结果反馈进行整合，以得到该存储资源申请的运算结果。之后，共享式运算平台102将向运算需求发起终端101反馈该最终的运算结果。

请继续参看图5，在共享式运算平台102从各资源节点103分别接收到各运算任务的结果反馈后，共享式运算平台102的任务完结奖励模块将根据各运算任务的资源需求向对应的资源节点提供方发放奖励。相比于根据资源节点提供方能够提供的资源数量来结算奖励的方案，该根据运算任务的资源需求来发放奖励的结算方式更符合按劳分配和按需分配的理念，一方面体现了共享方的实际贡献以及需求方的实际收益，另一方面体现了资源共享双方的供求关系，能够保证整个共享式运算方法的奖励发放的公平性。

进一步地，本发明提供的上述奖励包括但不限于金钱奖励。针对资源节点103同时也在共享式运算平台架构100中注册认证为运算需求发起终端101的情景，共享式运算平台102还可以给该资源节点提供方提供共享运算免费额度的奖励，以供该资源节点提供方利用该免费额度来免费申请共享资源。通过采用这种免费额度的奖励方案，本发明一方面能够降低运算需求发起终端101申请共享资源的成本，从而促进更多用户加入并使用本发明提供的该共享式运算平台架构100。另一方面，本发明还能够促进更多用户注册成为资源节点提供方以换取共享资源的免费额度，从而为整个共享式运算平台架构100提供更多可用的共享资源。

基于以上描述，本发明提供了一种共享式运算方法。该方法可用于平台或个人将长期/短期限制的服务器或者运算设备通过认证共享开放到该平台为其他终端提供运算资源，并获取相应的奖励。进一步地，该共享式运算方法还能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，通过扩展资源完成运算和/或提升运算效率，从而合理分配共享平台的运算及存储资源以灵活、高效地完成运算任务。具体地，通过统一管控边缘节点和云计算节点，并根据任务需求动态分配资源节点，该共享式运算方法可以只为运算任务分配边缘节点或云节点，也可以混合地为运算任务分配边缘节点和云节点。

尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。

根据本发明的第二方面，本发明还提供了一种共享式运算装置。请参考图6，图6示出了根据本发明的一些实施例提供的共享式运算装置的示意图。

如图6所示，本发明提供的上述共享式运算装置600包括存储器610及处理器620。处理器620连接存储器610，并配置用于执行存储器610中存储的计算机指令，以实施本发明的第一方面提供的上述共享式运算方法。通过实施上述共享式运算方法，该共享式运算装置600能够为一条资源申请中涉及的多个运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点，通过扩展资源完成运算和/或提升运算效率，从而合理分配共享平台的运算及存储资源以灵活、高效地完成运算任务。

本领域技术人员将可理解，信息、信号和数据可使用各种不同技术和技艺中的任何技术和技艺来表示。例如，以上描述通篇引述的数据、指令、命令、信息、信号、位(比特)、码元、和码片可由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光学粒子、或其任何组合来表示。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。

尽管上述的实施例所述的处理器620是可以通过软件与硬件的组合来实现的。但是可以理解，处理器620也可在软件、硬件中加以实施。对于硬件实施而言，处理器620可在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行上述功能的其它电子装置或上述装置的选择组合来加以实施。对软件实施而言，处理器620可通过在通用芯片上运行的诸如程序模块(procedures)和函数模块(functions)等独立的软件模块来加以实施，其中每一个模块执行一个或多个本文中描述的功能和操作。

提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (13)

1.一种共享式运算方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取运算需求发起终端提供的资源申请；

解析所述资源申请，以确定至少一个运算任务及各所述运算任务的资源需求；

扫描确定当前开启共享的至少一个资源节点，并结算各所述资源节点能够提供的资源数量；以及

根据各所述运算任务的资源需求及各所述资源节点能够提供的资源数量，为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点。

2.如权利要求1所述的共享式运算方法，其中，所述资源需求包括运算资源需求和/或存储资源需求，所述资源节点包括运算节点和/或存储节点，所述资源节点提供的所述资源包括运算资源和/或存储资源，所述根据各所述运算任务的资源需求及各所述资源节点能够提供的资源数量，为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点的步骤包括：

根据各所述运算任务的运算资源需求及各所述运算节点能够提供的运算资源数量，为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的运算节点；和/或

根据各所述运算任务的存储资源需求及各所述存储节点能够提供的存储资源数量，为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的存储节点。

3.如权利要求1所述的共享式运算方法，其中，在执行所述扫描确定当前开启共享的至少一个资源节点，并结算各所述资源节点能够提供的资源的步骤之前，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

获取资源节点提供方提供的接入申请；

解析所述接入申请，以确定所述资源节点提供方提供的资源节点；

确定所述资源节点的类型，并确定所述资源节点能够提供的资源数量；以及

将所述资源节点纳入资源分配清单，并记录所述资源节点能够提供的资源数量。

4.如权利要求3所述的共享式运算方法，其中，所述资源节点的类型包括边缘节点的类型，以及云端节点的类型，

所述边缘节点的类型中包括芯片、传感器、通信模块、软件系统、计算模块、存储模块及网关中的至少一者，

所述云端节点的类型中包括运算云服务器、存储云服务器、云数仓、云GPU服务器及服务平台中的至少一者。

5.如权利要求4所述的共享式运算方法，其中，所述根据各所述运算任务的资源需求及各所述资源节点能够提供的资源数量，为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点的步骤包括：

根据所述运算任务的资源需求确定所述资源节点的目标类型；以及

在扫描确定的符合所述目标类型的至少一个资源节点中，根据所述资源需求选择适合执行所述运算任务的资源节点。

6.如权利要求3所述的共享式运算方法，其中，在执行所述将所述资源节点纳入资源分配清单的步骤之后，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

获取所述资源节点提供方提供的关闭共享请求；以及

根据所述关闭共享请求，在所述资源分配清单中隐藏对应的资源节点。

7.如权利要求3所述的共享式运算方法，其中，在执行所述将所述资源节点纳入资源分配清单的步骤之后，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

获取所述资源节点提供方提供的开启共享请求；以及

根据所述开启共享请求，在所述资源分配清单中显示对应的资源节点。

8.如权利要求1所述的共享式运算方法，其中，在执行所述为各所述运算任务分别分配一个或多个对应的资源节点的步骤之后，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

经由分配到所述运算任务的各所述资源节点分别执行对应的运算任务；

从各所述资源节点分别获取各所述运算任务的结果反馈；

整合各所述结果反馈，以获取所述资源申请的运算结果；以及

向所述运算需求发起终端反馈所述运算结果。

9.如权利要求8所述的共享式运算方法，其中，在执行所述从各所述资源节点分别获取各所述运算任务的结果反馈的步骤之后，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

响应于从所述资源节点获取到所述运算任务的结果反馈，根据所述运算任务的资源需求向对应的资源节点提供方发放奖励。

10.如权利要求1所述的共享式运算方法，其中，在执行所述获取运算需求发起终端提供的资源申请的步骤之前，所述共享式运算方法还包括以下步骤：

响应于至少一个运算任务的启动，根据所述至少一个运算任务的资源需求判断本地资源数量是否充足；以及

响应于本地资源数量不足的判断结果，发起所述资源申请。

11.如权利要求10所述的共享式运算方法，其中，所述根据所述至少一个运算任务的资源需求判断本地资源数量是否充足的步骤包括：

获取本地资源数量；

判断所述本地资源数量是否满足所述至少一个运算任务对资源数量及运算速度的需求；

响应于所述本地资源数量不能满足所述至少一个运算任务对资源数量及运算速度中任意一者的需求的判断结果，判定所述本地资源数量不足。

12.一种共享式运算装置，其特征在于，包括：

存储器；以及

处理器，所述处理器连接所述存储器，并被配置用于实施如权利要求1～11中任一项所述的共享式运算方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，实施如权利要求1～11中任一项所述的共享式运算方法。

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