CN116418678A - 一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种资源管理方法，所述方法包括：接收网络节点发送的算力模板配置信息；其中，所述算力模板配置信息包括至少一个算力模板；发送目标算力模板的状态至所述网络节点；其中，所述目标算力模板是基于所述算力模板配置信息确定的。本申请实施例还公开了一种资源管理设备和计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本申请涉及通信领域中的资源管理技术，尤其涉及一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
算力网络已成为未来网络一大发展趋势。目前算力网络主要局限在网络侧，考虑网络侧的资源如何度量、调度、管理等，终端侧算力资源如何使用尚未考虑。为了统一管理多厂商、多类型终端算力资源，终端算力资源主要存在于片上系统(System-on-a-Chip，SoC)，SoC的性能直接决定终端性能的高低。SoC芯片是集成多个模块的集成芯片，集成的模块有不同的分工，比如，中央处理器(Central Processing Unit，CPU)主要负责计算和多任务处理，图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)主要负责图形解码，神经网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)主要负责图像识别、语音识别、翻译、增强现实(Augmented Reality，AR)等人工智能(Artificial Intelligence，AI)运算和AI应用的实现，图像信号处理(Image Signal Processor，ISP)是拍照过程中的运算处理单元，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)负责随机存储，硬件加速器负责对实时性要求高的调制解调、编解码，以及跟基站进行时间频率同步等工作，数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)擅长实现通信中的运算量大的算法，微处理器擅长控制和调度，两者结合在一起负责完成通信流程的控制和编码之前/解码之后的信息处理，实现移动通信的大量协议。在实际运行中，SoC芯片系统会根据不同的使用环境科学地调配模块的运行。
但是，因为终端厂家众多、版本类型也众多，导致终端能力碎片化、度量比较困难，从而使得网络无法充分利用终端能力。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
本申请的技术方案是这样实现的：
一种资源管理方法，所述方法包括：
接收网络节点发送的算力模板配置信息；其中，所述算力模板配置信息包括至少一个算力模板；
发送目标算力模板的状态至所述网络节点；其中所述目标算力模板是基于所述算力模板配置信息确定的。
上述方案中，所述算力模板为至少一个算力资源或算力服务的组合。
上述方案中，所述算力模板配置信息还包括以下至少之一：
至少一个算力模板的标识和算力状态上报配置。
上述方案中，所述算力状态上报配置包括至少以下之一：上报阈值、上报粒度和上报周期。
上述方案中，所述上报阈值包括以下至少一种：
任一算力模板的每一算力资源的状态均需满足的第一上报阈值；
任一算力模板的每一算力服务的状态均需满足的第二上报阈值；
任一算力模板的任一算力资源的状态需满足的第三上报阈值；不同的算力资源的第三上报阈值不同；不同算力模板的第三上报阈值不同；
任一算力模板的任一算力服务的状态需满足的第四上报阈值；不同的算力服务的第四上报阈值不同；不同算力模板的第四上报阈值不同。
上述方案中，所述发送目标算力模板的状态至所述网络节点，包括：
在满足所述上报阈值或所述上报周期的情况下，基于所述上报粒度发送所述目标算力模板的标识和所述目标算力模板的状态至所述网络节点。
上述方案中，所述状态包括以下至少之一：
算力资源的使用率；
算力资源的可用核数目；
算力资源的可共享核数目；
算力服务的使用率；
算力服务的可用服务实例数；
算力服务的可共享服务实例数。
上述方案中，所述发送所述目标算力模板的状态至所述网络节点之前，还包括：
接收所述网络节点发送的上报指示；其中所述上报指示用于指示用户终端UE上报特定的一个或多个算力模板的状态。
上述方案中，所述接收网络节点发送的算力模板配置信息后，所述方法还包括：
发送所述算力模板调整请求或所述算力模板确认消息至所述网络节点；其中，所述算力模板调整请求和所述算力模板确认消息包括以下至少之一：是否支持所配置算力模板的指示、支持的算力模板标识、不支持的算力模板标识、不支持的算力服务标识、不支持的算力资源标识。
上述方案中，所述方法还包括：
在确定目标算力节点存在异常的情况下，发送算力节点改变请求至所述网络节点；其中，所述算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、待添加算力节点的标识和目标算力节点的标识；
接收所述网络节点发送的更新后的算力模板配置信息。
上述方案中，所述方法包括：
发送所述算力节点添加请求至所述网络节点；其中，所述算力节点添加请求包括以下至少之一：待添加算力模板的标识、待添加算力节点与UE的距离的最大值、待添加算力节点的数量要求和算力资源使用时间范围；
接收所述网络节点发送的算力资源请求响应，并基于所述算力资源请求响应与所述待添加算力节点建立连接。
一种资源管理方法，所述方法包括：
确定算力模板配置信息，并发送所述算力模板配置信息至UE；其中，所述算力模板配置信息中包括至少一个算力模板。
上述方案中，所述确定算力模板配置信息，包括：
发送用于请求算力节点的计算或存储能力的算力请求至UE能力管理功能模块；其中，所述算力请求至少包括所述UE的IMEI或IMSI；
获取所述UE的计算或存储能力；
基于所述UE的计算或存储能力，生成所述算力模板配置信息。
上述方案中，所述方法还包括：
接收所述UE或目标算力节点发送的算力节点改变请求；其中，所述算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、目标算力节点的标识和待添加算力节点的标识；
发送更新后的算力模板配置信息至所述UE。
一种资源管理设备，所述设备包括：处理器、存储器和通信总线；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接；
所述处理器用于执行存储器中的资源确定程序，以实现上述所述的资源管理方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述所述的资源管理方法的步骤。
本申请实施例所提供的资源管理方法、设备和计算机可读存储介质，UE可以接收网络节点发送的算力模板配置信息，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，之后发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
附图说明
图1为本申请的实施例提供的一种资源管理方法的流程示意图；
图2为本申请的实施例提供的另一种资源管理方法的流程示意图；
图3为本申请的实施例提供的又一种资源管理方法的流程示意图；
图4为本申请的实施例提供的一种资源管理方法中关于算力状态上报指示的流程示意图；
图5为本申请的实施例提供的资源管理方法中状态上报的格式的示意图；
图6为本申请的实施例提供的资源管理方法中另一种状态上报的格式的示意图；
图7为本申请的实施例提供的一种资源管理方法中关于算力模板确定消息和算力模板调整请求的流程示意图；
图8为本申请的实施例提供的一种资源管理方法中关于算力节点改变请求的流程示意图；
图9为本申请的实施例提供的一种资源管理方法中关于算力节点添加请求的流程示意图；
图10为本申请的实施例提供的一种UE的结构示意图；
图11为本申请的实施例提供的一种网络节点的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
应理解，说明书通篇中提到的“本申请实施例”或“前述实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“本申请实施例中”或“在前述实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中应。在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在未做特殊说明的情况下，电子设备执行本申请实施例中的任一步骤，可以是电子设备的处理器执行该步骤。还值得注意的是，本申请实施例并不限定电子设备执行下述步骤的先后顺序。另外，不同实施例中对数据进行处理所采用的方式可以是相同的方法或不同的方法。还需说明的是，本申请实施例中的任一步骤是电子设备可以独立执行的，即电子设备执行下述实施例中的任一步骤时，可以不依赖于其它步骤的执行。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供一种资源管理方法，该方法可以应用于用户设备(UserEquipment，UE)中，参照图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、接收网络节点发送的算力模板配置信息。
其中，算力模板配置信息包括至少一个算力模板。
在本申请实施例中，网络节点可以指的是具有对UE和算力节点统筹管理能力的节点；在一种可行的实现方式中，网络节点可以指的是基站。算力模板配置信息可以是用于使得UE根据该算力模板配置信息来确定自己的算力模板的；需要说明的是，算力模板配置信息可以包括一个或多个算力模板。
在本申请其他实施例中，算力模板为至少一个算力资源或算力服务的组合。其中，算力资源可以包括至少一个用于处理数据的处理模块；算力服务可以包括至少一个信息处理服务。
步骤102、发送目标算力模板的状态至网络节点。
其中，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的。
在本申请实施例中，UE接收到基站发送的算力模板配置信息后，可以将UE自身的算力模板与算力模板配置信息中的算力模板进行匹配处理，确定出自己的目标算力模板，并确定自己的目标算力模板的状态，之后可以将该目标算力模板的状态上报给基站，这样，网络后续可以根据UE上报的自己的目标算力模板的状态更好的使用UE的算力。
本申请实施例所提供的资源管理方法，UE可以接收网络节点发送的算力模板配置信息，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，之后发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种资源管理方法，该方法可以应用于网络节点中，参照图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201、确定算力模板配置信息。
其中，算力模板配置信息中包括至少一个算力模板。
在本申请实施例中，网络节点(即基站)可以预先获取在自己管理范围内的UE和算力节点的计算或存储能力，之后基于获取到的UE和算力节点的计算或存储能力来生成算力模板配置信息。
步骤202、发送算力模板配置信息至UE。
在本申请实施例中，基站生成算力模板配置信息后，可以将该算力模板配置信息下发给自己管理范围内的UE和算力节点；这样，UE在接收到算力模板配置信息后，可以确定出自己的目标算力模板以及目标算力模板的状态。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例所提供的资源管理方法，网络节点可以发送确定的算力模板配置信息至UE，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，之后UE可以发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种资源管理方法，参照图3所示，该方法包括以下步骤：
步骤301、网络节点发送用于请求算力节点的计算或存储能力的算力请求至UE能力管理功能模块。
其中，算力请求至少包括UE的国际移动设备标识(International MobileEquipment Identity，IMEI)或国际移动用户识别码(International Mobile SubscriberIdentity，IMSI；需要说明的是，IMEI和IMSI是用来唯一标识UE的；当然，算力请求中也可以携带能够唯一标识UE的其他标识参数。
在一种可行的实现方式中，UE能力管理功能模块可以包括UE无线能力功能(UEradio Capability Management Function，UCMF)模块或统一数据管理功能(Unified DataManagement，UDM)模块等。
步骤302、网络节点获取UE的计算或存储能力。
其中，网络节点接收到UE发送的算力请求后，可以响应该算力请求获取与IMEI/IMSI对应的UE的计算能力或存储能力。需要说明的是，算力请求也可以是其他算力节点发送给网络节点的。
步骤303、网络节点基于UE的计算或存储能力生成算力模板配置信息，并发送算力模板配置信息至UE。
其中，算力模板配置信息中包括至少一个算力模板。
在一种可行的实现方式中，算力资源里可以包括以下至少之一：CPU、GPU、NPU和专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)等；同时，算力服务可以包括以下至少之一：联邦学习服务、AI推理服务、位置计算服务和AI图片渲染服务等。需要说明的是，基于不同的组合，基站可以定义多个不同的算力模板，如CPU+GPU为算力模板1，CPU+GPU+NPU为算力模板2等。
在本申请其他实施例中，算力模板配置信息还包括以下至少之一：至少一个算力模板的标识和算力状态上报配置。
其中，至少一个算力模板的标识可以指的是算力模板配置信息中包括的至少一个算力模板的标识；且，至少一个算力模板的标识可以用来唯一的标识该算力模板。算力状态上报配置可以指的是UE或算力节点在上报自己的算力模板时需要用到的配置信息。
需要说明的是，算力模板配置信息至少包括一个算力模板列表，算力模板列表列出数量最大值为maxComputationTemp的算力模板。每个算力模板都包括一个或多个算力资源或算力服务(数量最大值为maxSimultaneousComputations)。此外，至少一个算力模板的标识可以是显式表示的，如在算力模板中引入算力模板ID；也有可以是隐式表示的，如将其所处算力模板列表的位置作为算力模板标识，例如算力模板列表包括5个算力模板，第3个算力模板的标识就是3。
步骤304、UE接收网络节点发送的算力模板配置信息。
步骤305、在满足上报阈值或上报周期的情况下，UE基于上报粒度发送目标算力模板的标识和目标算力模板的状态至网络节点。
其中，目标算力模板的标识可以是从算力模板配置信息中确定的；也就是说，目标算力模板的标识可以是算力模板配置信息中包括的算力模板中与目标算力模板匹配的算力模板的标识。
在本申请其他实施例中，算力状态上报配置包括至少以下之一：上报阈值、上报粒度和上报周期。
需要说明的是，上报粒度指的是上报目标算力模板的状态时的粒度；上报周期指的是UE将以该上报周期为单位，进行目标算力模板的状态的上报。在一种可行的实现方式中，上报空闲资源值时以10％为粒度上报还是以5％为粒度。假设上报粒度为10％、空闲资源值为83％，则上报算力状态为80％。
其中，上报阈值包括以下至少一种：
任一算力模板的每一算力资源的状态均需满足的第一上报阈值；
任一算力模板的每一算力服务的状态均需满足的第二上报阈值；
需要说明的是，可以是某一个算力模板中的所有算力资源的状态需要满足第一上报阈值，某一个算力模板中的所有算力服务的状态需要满足第二上报阈值；或者，每一个算力模板中的所有算力资源的状态需要满足第一上报阈值，每一个算力模板中的所有算力服务的状态需要满足第二上报阈值。
任一算力模板的任一算力资源的状态需满足的第三上报阈值；不同的算力资源的第三上报阈值不同；不同算力模板的第三上报阈值不同；
任一算力模板的任一算力服务的状态需满足的第四上报阈值；不同的算力服务的第四上报阈值不同；不同算力模板的第四上报阈值不同。
需要说明的是，只有当满足阈值条件时，才需要上报相应的算力模板的状态。在一种可行的实现方式中，只有当可用资源多于配置的上报阈值(50％)时，才需要上报算力模板的状态给基站。
其中，状态包括以下至少之一：算力资源的使用率、算力资源的可用核数目、算力资源的可共享核数目、算力服务的使用率、算力服务的可用服务实例数和算力服务的可共享服务实例数。
需要说明的是，状态可以指的是算力模板的状态。
基于前述实施例，在本申请的其他实施例中，如图4所示，步骤303之前还可以包括以下步骤：
步骤306、UE接收网络节点发送的上报指示。
其中，上报指示用于指示用户终端UE上报特定的一个或多个算力模板的状态。
在本申请实施例中，网络节点可以通过无线资源控制(Radio Resource Control，RRC)消息或媒体访问控制的控制要素(Media Access Control Control Element，MAC CE)消息发送上报指示给UE。
在一种可行的实现方式中，RRC消息中可以携带一个位图(bitmap)，每一个bitmap对应一个算力模板，bit先后顺序由算力模板配置信息中算力模板列表的顺序确定。例如，算力模板列表为：算力模板a、算力模板b和算力模板c；那么bitmap第一bit指示是否上报算力模板a的状态，第二bit指示是否上报算力模板b的状态，以此类推。
在本申请其他实施例中，算力模板的状态可以是通过RRC信令或者MAC CE进行上报的。在一种可行的实现方式中，可以通过测量上报RRC消息进行上报。相应IE可以如下：上报的IE取值范围可以为0-100，当取值为0时，表示可用/已用状态为0％，取值为1时，表示可用/已用状态为1％，依次类推。
需要说明的是，也可以设计一种新的MAC CE格式进行算力模板的状态上报；其中，MAC CE中至少携带算力模板的标识和算力模板的状态。在一种可行的实现方式中，MAC CE格式可以包括如下两种：
MAC CE格式一：算力模板的状态为算力模板中每个算力服务/每个算力资源对应的状态。其中，格式一的具体结构可以如图5所示。
MAC CE格式二：算力模板的状态为算力模板中所有算力服务/算力资源对应的最小/最大的状态。MAC CE格式二的格式可以如图6所示，状态为空闲/可共享使用时，MAC CE中携带整体最小算力状态；算力状态为已使用状态时，MAC CE中携带整体最大算力状态。
基于前述实施例，在本申请的其他实施例中，如图7所示，该方法还可以包括以下步骤：
步骤307、UE发送算力模板调整请求或算力模板确认消息至网络节点。
其中，算力模板调整请求和算力模板确认消息包括以下至少之一：是否支持所配置算力模板的指示、支持的算力模板标识、不支持的算力模板标识、不支持的算力服务标识、不支持的算力资源标识。
在本申请实施例中，算力模板确认消息用于确认是否支持算力模板配置消息中的算力模板，算力模板调整请求用于请求基站修改已配置的算力模板中的一个或多个算力模板。算力模板调整请求和算力模板确认消息的发送目的是一致的，都是为了修改配置的算力模板，区别在于是分场景发送的。其中，在收到算力模板配置信息时，UE发送算力模板确认消息；在不支持已配置算力模板时(可以是收到算力模板配置之后很长一段时间)，UE发送算力模板调整请求。
需要说明的是，算力模板调整请求和算力模板确认消息可以是RRC消息，也可以是MAC CE消息。并且，如图7所示，基站在接收到算力模板调整请求或算力模板确认消息后，可以发送更新后的算力模板配置信息给UE。
基于前述实施例，在本申请的其他实施例中，如图8所示，该方法还可以包括以下步骤：
步骤308、在确定目标算力节点存在异常的情况下，UE发送算力节点改变请求至网络节点。
其中，算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、待添加算力节点的标识和目标算力节点的标识。
需要说明的是，算力节点改变请求可以由UE触发，也可以由周边UE触发；其中，目标算力节点存在异常可以指的是与目标算力节点的连接异常或计算异常；目标算力节点可以指的是周边UE。UE会持续监测周边UE的连接状态或计算状态，当链路质量低于特定门限值时或者计算性能不能满足其需求时，其会向基站发送算力节点改变请求。
步骤309、网络节点接收UE或目标算力节点发送的算力节点改变请求。
步骤310、网络节点发送更新后的算力模板配置信息至UE。
在本申请实施例中，在一种来实现场景(场景1)中，如图8所示，基站向目标算力节点集存在问题的周边UE(如图8中UE1)发送算力资源删除请求；同时，向潜在其他周边UE(如图8中UE2)发送算力资源添加请求；基站向UE发送算力节点改变响应，算力节点改变响应中携带可用于计算的潜在其他周边UE的身份标识(Identity document，ID)及相关算力资源情况。
步骤311、UE接收网络节点发送的更新后的算力模板配置信息。
在另一种可行的实现场景(场景2)中，当UE监测到周边算力节点连接异常或计算异常时，其会直接从基站为其分配的算力节点群组中选择一个新的算力节点执行相应计算，如图8所示：UE向出现问题的周边UE(图8中UE1)发送算力节点删除请求，向其他周边UE(图8中UE2)发送算力节点添加请求。
在另一种可行的实现场景(场景3)中，当周边UE由于自身原因无法支持后续计算时，其也可以向基站发起算力节点改变请求，请求基站为UE分配新的算力节点，如图8所示：存在问题的周边UE(如图8中UE1)向基站发送算力节点改变请求，请求基站释放其算力资源；基站在与其他潜在周边UE(如图8中UE2)确认资源添加后，将相关周边UE信息通过算力资源改变命令发给UE。
基于前述实施例，在本申请的其他实施例中，如图9所示，该方法还可以包括以下步骤：
步骤312、UE发送算力节点添加请求至网络节点。
其中，算力节点添加请求包括以下至少之一：待添加算力模板的标识、待添加算力节点与UE的距离的最大值、待添加算力节点的数量要求和算力资源使用时间范围。
在本申请实施例中，单个UE的计算能力有限，因此UE还可能向基站请求非自身计算资源，如请求基站或周边算力节点的计算资源以帮其执行计算。在一种可行的实现方式中，待添加算力节点可以指的是周边算力节点。并且，基站在收到UE发送的算力节点添加请求后，基站与周边算力节点确认是否可以预留相应算力资源并参与计算，具体可以通过以下方式来实现：
基站基于UE位置信息确定潜在可参与计算的周边UE，向这些潜在周边UE发送算力资源添加请求；其中，周边UE可以包括周边UE1和其他周边UE。
或者，潜在周边UE对算力资源添加请求进行响应。
步骤313、UE接收网络节点发送的算力资源请求响应，并基于算力资源请求响应与待添加算力节点建立连接。
在本申请实施例中，UE与待添加算力节点建立连接了可以是直接建立连接，也可以是通过基站进行信息交互后建立连接。
同时，采用基于算力模板配置信息的方式对终端算力进行管理，包括获取终端算力模板的状态、基于模板配置信息中的算力模板的算力分配，由此实现基站对不同类型终端算力的统一管理、以及终端算力资源与网络算力资源的灵活共享。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例所提供的资源管理方法，网络节点可以发送确定的算力模板配置信息至UE，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，之后UE可以发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种UE，可以应用于图1、3～4和7～9对应的实施例提供的资源管理方法中，参照图10所示，该UE可以包括：第一处理器41、第一存储器42和第一通信总线43；
第一通信总线43用于实现第一处理器41和第一存储器42之间的通信连接；
第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序，以实现如下步骤：
接收网络节点发送的算力模板配置信息；其中，算力模板配置信息包括至少一个算力模板；
发送目标算力模板的状态至网络节点；其中，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的。
在本申请其他实施例中，算力模板为至少一个算力资源或算力服务的组合。
在本申请其他实施例中，算力模板配置信息还包括以下至少之一：
至少一个算力模板的标识和算力状态上报配置。
在本申请其他实施例中，算力状态上报配置包括至少以下之一：上报阈值、上报粒度和上报周期。
在本申请其他实施例中，上报阈值包括以下至少一种：
任一算力模板的每一算力资源的状态均需满足的第一上报阈值；
任一算力模板的每一算力服务的状态均需满足的第二上报阈值；
任一算力模板的任一算力资源的状态需满足的第三上报阈值；不同的算力资源的第三上报阈值不同；不同算力模板的第三上报阈值不同；
任一算力模板的任一算力服务的状态需满足的第四上报阈值；不同的算力服务的第四上报阈值不同；不同算力模板的第四上报阈值不同。
在本申请其他实施例中，第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序的发送目标算力模板的状态至网络节点，以实现以下步骤：
在满足上报阈值或上报周期的情况下，基于上报粒度发送目标算力模板的标识和目标算力模板的状态至网络节点。
在本申请其他实施例中，状态包括以下至少之一：
算力资源的使用率；
算力资源的可用核数目；
算力资源的可共享核数目；
算力服务的使用率；
算力服务的可用服务实例数；
算力服务的可共享服务实例数。
在本申请其他实施例中，第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序，还可以实现以下步骤：
接收网络节点发送的上报指示；其中，上报指示用于指示用户终端UE上报特定的一个或多个算力模板的状态。
在本申请其他实施例中，第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序，还可以实现以下步骤：
发送算力模板调整请求或算力模板确认消息至网络节点；其中，算力模板调整请求和算力模板确认消息包括以下至少之一：是否支持所配置算力模板的指示、支持的算力模板标识、不支持的算力模板标识、不支持的算力服务标识、不支持的算力资源标识。
在本申请其他实施例中，第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序，还可以实现以下步骤：
在确定目标算力节点存在异常的情况下，发送算力节点改变请求至网络节点；其中，算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、待添加算力节点的标识和目标算力节点的标识；
接收网络节点发送的更新后的算力模板配置信息。
在本申请其他实施例中，第一处理器41用于执行第一存储器42中的资源管理程序，还可以实现以下步骤：
发送算力节点添加请求至网络节点；其中，算力节点添加请求包括以下至少之一：待添加算力模板的标识、待添加算力节点与UE的距离的最大值、待添加算力节点的数量要求和算力资源使用时间范围；
接收网络节点发送的算力资源请求响应，并基于算力资源请求响应与待添加算力节点建立连接。
需要说明的是，本实施例中第一处理器所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图1、3～4和7～9对应的实施例提供的资源管理方法中的实现过程，此处不再赘述。
本申请的实施例所提供的UE，可以接收网络节点发送的算力模板配置信息，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，之后发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种网络节点，可以应用于图2～3和8对应的实施例提供的资源管理方法中，参照图11所示，该网络节点可以包括：第二处理器51、第二存储器52和第二通信总线53；
第二通信总线53用于实现第二处理器51和第二存储器52之间的通信连接；
第二处理器51用于执行第二存储器52中的资源管理程序，以实现以下步骤：
确定算力模板配置信息，并发送算力模板配置信息至UE；
其中，算力模板配置信息中包括至少一个算力模板。
在本申请其他实施例中，第二处理器51用于执行第二存储器52中的资源管理程序的确定算力模板配置信息，以实现以下步骤：
发送用于请求UE的计算或存储能力的算力请求至UE能力管理功能模块；其中，算力请求至少包括UE的IMEI或IMSI；
获取UE的计算或存储能力；
基于UE的计算或存储能力，生成算力模板配置信息。
在本申请其他实施例中，第二处理器51用于执行第二存储器52中的资源管理程序的确定算力模板配置信息，还可以实现以下步骤：
接收UE或目标算力节点发送的算力节点改变请求；其中，算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、目标算力节点的标识和待添加算力节点的标识；
发送更新后的算力模板配置信息至UE。
需要说明的是，本实施例中第二处理器所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图2～3和8对应的实施例提供的资源管理方法中的实现过程，此处不再赘述。
本申请的实施例所提供的网络节点，可以发送确定的算力模板配置信息至UE，算力模板配置信息包括至少一个算力模板，以便于UE可以发送目标算力模板的状态至网络节点，目标算力模板是基于算力模板配置信息确定的，如此，UE是根据网络节点发送的算力模板配置信息来确定自己的目标算力模板的状态的，算力资源都是由网络节点统一管理的，解决了相关技术中终端能力碎片化、度量比较困难的问题，保证网络可以充分利用终端的能力。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现图1～4、7～9对应的实施例提供的资源管理方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (17)
1.一种资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收网络节点发送的算力模板配置信息；其中，所述算力模板配置信息包括至少一个算力模板；
发送目标算力模板的状态至所述网络节点；其中，所述目标算力模板是基于所述算力模板配置信息确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算力模板为至少一个算力资源或算力服务的组合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算力模板配置信息还包括以下至少之一：
至少一个算力模板的标识和算力状态上报配置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述算力状态上报配置包括至少以下之一：上报阈值、上报粒度和上报周期。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述上报阈值包括以下至少一种：
任一算力模板的每一算力资源的状态均需满足的第一上报阈值；
任一算力模板的每一算力服务的状态均需满足的第二上报阈值；
任一算力模板的任一算力资源的状态需满足的第三上报阈值；不同的算力资源的第三上报阈值不同；不同算力模板的第三上报阈值不同；
任一算力模板的任一算力服务的状态需满足的第四上报阈值；不同的算力服务的第四上报阈值不同；不同算力模板的第四上报阈值不同。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述发送目标算力模板的状态至所述网络节点，包括：
在满足所述上报阈值或所述上报周期的情况下，基于所述上报粒度发送所述目标算力模板的标识和所述目标算力模板的状态至所述网络节点。
7.根据权利要求1、5或6所述的方法，其特征在于，所述状态包括以下至少之一：
算力资源的使用率；
算力资源的可用核数目；
算力资源的可共享核数目；
算力服务的使用率；
算力服务的可用服务实例数；
算力服务的可共享服务实例数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送所述目标算力模板的状态至所述网络节点之前，还包括：
接收所述网络节点发送的上报指示；其中，所述上报指示用于指示用户终端UE上报特定的一个或多个算力模板的状态。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
发送所述算力模板调整请求或所述算力模板确认消息至所述网络节点；其中，所述算力模板调整请求和所述算力模板确认消息包括以下至少之一：是否支持所配置算力模板的指示、支持的算力模板标识、不支持的算力模板标识、不支持的算力服务标识、不支持的算力资源标识。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定目标算力节点存在异常的情况下，发送算力节点改变请求至所述网络节点；其中，所述算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、待添加算力节点的标识和目标算力节点的标识；
接收所述网络节点发送的更新后的算力模板配置信息。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
发送所述算力节点添加请求至所述网络节点；其中，所述算力节点添加请求包括以下至少之一：待添加算力模板的标识、待添加算力节点与UE的距离的最大值、待添加算力节点的数量要求和算力资源使用时间范围；
接收所述网络节点发送的算力资源请求响应，并基于所述算力资源请求响应与所述待添加算力节点建立连接。
12.一种资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定算力模板配置信息，并发送所述算力模板配置信息至UE；其中，所述算力模板配置信息中包括至少一个算力模板。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述确定算力模板配置信息，包括：
发送用于请求UE的计算或存储能力的算力请求至UE能力管理功能模块；其中，所述算力请求至少包括所述UE的国际移动设备标识IMEI或国际移动用户识别码IMSI；
获取所述UE的计算或存储能力；
基于所述UE的计算或存储能力，生成所述算力模板配置信息。
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述UE或目标算力节点发送的算力节点改变请求；其中，所述算力节点改变请求包括以下至少之一：算力节点改变的原因、目标算力节点的标识和待添加算力节点的标识；
发送更新后的算力模板配置信息至所述UE。
15.一种UE，其特征在于，所述UE包括：第一处理器、第一存储器和第一通信总线；
所述第一通信总线用于实现所述第一处理器和所述第一存储器之间的通信连接；
所述第一处理器用于执行所述第一存储器中的资源管理程序，以实现如权利要求1～11任一项所述的资源管理方法的步骤。
16.一种网络节点，其特征在于，所述网络节点包括：第二处理器、第二存储器和第二通信总线；
所述第二通信总线用于实现所述第二处理器和所述第二存储器之间的通信连接；
所述第二处理器用于执行所述第二存储器中的资源管理程序，以实现如权利要求12～14任一项所述的资源管理方法的步骤。
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～11或12～14任一项所述的资源管理方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202111657560.0A CN116418678A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| CN202111657560.0A CN116418678A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质 |
Publications (1)
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202111657560.0A Pending CN116418678A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种资源管理方法、设备和计算机可读存储介质 |
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|---|---|
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-
2021
- 2021-12-30 CN CN202111657560.0A patent/CN116418678A/zh active Pending
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