JP2022065641A - ネットワークオペレータ処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人的／時間的コストを節約し、探索結果の正確性などを向上させるネットワークオペレータ処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。【解決手段】ディープラーニング及び知識マップ分野におけるネットワークオペレータ処理方法は、ネットワークにおける何れかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行うことと、解析結果に基づいて当該オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、当該オペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとすることと、を含む。【選択図】図１

Description

本開示は人工知能分野に関し、特にディープラーニング及び知識マップ分野におけるネットワークオペレータ処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムに関する。

ディープラーニングフレームワークは、実際のモデル訓練過程において、できるだけビデオメモリを減らし、実行速度を向上させることにより、実行効率を向上させる必要がある。ディープラーニングフレームワークにおける各オペレータは、そのオペレータの入力データおよび出力データ（出力結果）を格納するためにいくつかのビデオメモリ空間を必要とする。しかし、一部のオペレータでは、その出力データは入力データの空間を多重化することができ、それにより記憶空間の節約の目的を達成することができる。音声には、オンラインでユーザの音声を使用してパーソナライズモデルを訓練するようなタスクが多数存在し、訓練速度とビデオメモリサイズが厳しく要求される。

現在、空間多重化を行うためには、ネットワークにおいて空間多重化をサポートするオペレータを人工で探索する方式が一般的であるが、この方式は大きな人的／時間的コストを必要とし、更に人工による操作は誤りが発生しやすく、正確性が劣るなどの問題がある。

本発明は、ネットワークオペレータ処理方法、装置、電子デバイスおよび記憶媒体を提供する。

ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、前記オペレータのそれぞれについて条件解析を行うことと、解析の結果に基づいて前記オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、前記オペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとすることとを含むネットワークオペレータ処理方法を提供する。

解析モジュールを備え、前記解析モジュールは、ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、前記オペレータのそれぞれについて条件解析を行い、解析結果に基づいて前記オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、前記オペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとするネットワークオペレータ処理装置を提供する。

少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されたメモリとを備え、前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに上記の方法を実行させる電子デバイスを提供する。

コンピュータに上記の方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

上記開示の一実施形態は、ネットワークにおける空間多重化をサポートするオペレータを自動的に探索することができるため、人的／時間的コストを節約し、且つ人工操作で起こり得る誤りを回避し、探索結果の正確性などを向上させる、という利点または有益な効果を有する。

この部分に記載された内容は、本開示の実施例の肝心又は重要な特徴を標識することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定することを意図するものでもないことを理解されたい。本開示の他の特徴は、以下の説明によって容易に理解される。

図面はこの方案をよりよく理解するためのものであり、本開示の制限を構成するものではない。ここで、
本開示に記載されたネットワークオペレータ処理方法の第１実施形態のフローチャートである。 本開示に記載されたオペレータグラフの模式図である。 本開示に記載されたネットワークオペレータ処理方法の第２実施形態のフローチャートである。 本開示に記載されたネットワークオペレータ処理装置４０の実施形態の構成図である。 本開示の実施形態に記載された方法による電子デバイスのブロック図である。

以下、図面に基づいて、本開示の例示的な実施例を説明する。理解を容易にするために、本開示の実施例の様々な詳細が含まれており、それらは単なる例示と見なされるべきである。当業者は、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載の実施形態に対して様々な変更及び修正を行うことができることを認識するはずである。明らか、簡明のために、以下の説明では、よく知られた機能と構造の説明は省略される。

また、本明細書での用語である「及び／又は」は、関連対象の関連関係を記述する用語だけであり、３種の関係の存在を表すことができ、例えば、Ａ及び／又はＢは、Ａが単独に存在するか、ＡとＢが同時に存在するか、Ｂが単独に存在かのような３種の場合を表すことができる。また、本明細書でのキャラクタである「／」は、一般に、前後の関連対象が「或いは」の関係であることを表す。

図１は、本開示に記載されたネットワークオペレータ処理方法の第１実施形態のフローチャートである。図１に示すように、以下の具体的な実現形態を含む。

ステップ１０１では、ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行う。

ステップ１０２では、解析結果から当該オペレータが空間多重条件を満たすと判定された場合、当該オペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとする。

以上の内容からわかるように、前記実施形態において、ネットワークにおける空間多重化をサポートするオペレータを自動的に探索することができるため、人的／時間的なコストを節約し、且つ人工操作で起こり得る誤りを回避し、探索結果の正確性等を向上させることができる。

ステップ１０１で説明されるように、ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行って良い。好ましい実施形態としては、ネットワークの対応するオペレータグラフにおけるオペレータを予め定められた順序でトラバースし、オペレータグラフ内の各ノードはそれぞれネットワークにおける異なるオペレータに対応し、更にオペレータ間のデータ転送関係に基づいて対応するノードをエッジで接続して良い。トラバースされたいずれかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行ってよい。

図２は、本開示に記載されたオペレータグラフの模式図である。図２に示すように、図面を簡略化するために、５つのノード、すなわち５つのオペレータのみが示されている。

オペレータグラフにおける各オペレータをどのような順序でトラバースするかは、実際のニーズに応じて決定することができ、本実施形態で制限されない。例えば、幅優先トラバース法などを採用することができる。

トラバースされたいずれかのオペレータについては、それぞれ条件解析を行って当該オペレータが空間多重化条件を満たすかどうかを判定して良い。ステップ１０２で説明されるように、解析結果に基づいて当該オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、そのオペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとしてよい。

好ましい実施形態として、トラバースされたいずれかのオペレータについて、当該オペレータの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共有されておらず、オペレータの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共有されていないと判定された場合、当該オペレータが空間多重化条件を満たし、他のオペレータは当該オペレータ以外のオペレータであると判定されてよい。

トラバースされたオペレータのいずれかについて、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて、当該オペレータが空間多重条件を満たすか否かを判定することができる。当該オペレータの入力に対応する入力空間が複数のオペレータにより共通に読み出されず、当該オペレータの出力に対応する出力空間が複数のオペレータにより共通に書き込まれない場合に、当該オペレータが空間多重条件を満たすと判定して良い。

上記の方式により、空間多重化条件を満たすオペレータ、すなわち空間多重化をサポートするオペレータを正確かつ迅速に探索することができる。

空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、更に、そのオペレータの入力と出力をそれぞれ同一の空間を指向するように構成することができ、すなわち、出力データを入力データの位置に直接に書き込むことができるため、計算ミス等が発生することなく空間多重化を実現することができる。

さらに、空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、更に、そのオペレータが空間多重化をサポートするオペレータであることを標識するために用いられる標識フラグをそのオペレータにそれぞれ設定してもよい。

標識フラグを設定することにより、オペレータは自分のアイデンティティ、すなわち空間多重化をサポートするオペレータであることを知ることができる。オペレータが実行されると、前記アイデンティティに応じて幾つかの対応処理を実行することができる。例えば、あるオペレータがデータハンドリング、すなわち入力空間のデータを出力空間にハンドリングするために使用される場合に、空間多重化が行われると、前記データハンドリングプロセスを実行する必要がなく、それにより処理時間を節約し、データ処理効率などを向上させた。

上述の説明に基づいて、図３は、本開示に記載されたネットワークオペレータ処理方法の第２実施形態のフローチャートである。図３に示すように、以下の具体的な実現形態を含む。

ステップ３０１では、ネットワークの対応するオペレータグラフにおけるオペレータを所定の順序でトラバースする。

オペレータグラフにおける各ノードはそれぞれネットワークにおける異なるオペレータに対応しており、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて対応するノードをエッジで接続している。

ネットワークに対応するオペレータマップをどのように取得するかは従来技術である。

ステップ３０２において、トラバースされたいずれかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行う。

ステップ３０３では、解析結果に基づいて当該オペレータが空間多重化条件を満たしているか否かを判定し、否定の場合にステップ３０４を実行し、肯定の場合にステップ３０５を実行する。

例えば、トラバースされたいずれかのオペレータについて、そのオペレータの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共有されておらず、かつ、そのオペレータの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共有されていないと判定された場合に、そのオペレータは空間多重化条件を満たし、他のオペレータはそのオペレータ以外のオペレータであると判定することができる。

図２に示すオペレータＣを例にすると、オペレータＣが空間多重化条件を満たすか否かを判定する際には、まず、オペレータＣの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共通であるか否か、すなわち、オペレータＣの入力（複数の入力の場合もあるが、１つを例にする）がオペレータＣ以外の他のオペレータにより使用されるか否かを判定し、肯定の場合に、オペレータＣが空間多重化条件を満たしていないと判定することができる。

オペレータＣの入力に対応する入力空間がオペレータＢとオペレータＤにより使用されると仮定すると、実際の応用では、オペレータＢ、オペレータＣ、オペレータＤのどちらが先に実行されるかは保証されていない。オペレータＣが先に実行されて空間多重化されたとすると、オペレータＣに対応する入力空間におけるデータが変更（オペレータＣの出力データに変更）されるため、オペレータＢとオペレータＤの入力データが本来の正しいデータと異なり、すなわち誤りが発生する。この場合、オペレータＣは空間多重化条件を満たさない。

オペレータＣの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共通でないと仮定すると、オペレータＣの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共通であるか否かをさらに判定し、肯定の場合にオペレータＣが空間多重条件を満たしていないと判定し、否定の場合にオペレータＣが空間多重条件を満たしていると判定することができる。

オペレータＣの出力に対応する出力空間がオペレータＢとオペレータＤに共有されると仮定する。オペレータＢが先に実行されたとすると、出力空間に格納されるのはオペレータＢの出力データである。オペレータＣが後に実行された場合、空間多重化が行われると、オペレータＣの入力データがオペレータＢの出力データとなり、誤りが発生するため、この場合にオペレータＣも空間多重化条件を満たしていない。

ステップ３０４において、トラバースされていないオペレータが存在するか否かを判定し、肯定の場合にトラバースされた次のオペレータに対してステップ３０２を繰り返し実行し、否定の場合にフローを終了する。

ステップ３０５において、当該オペレータの入力および出力を、同じ空間に指向するように構成される。

ステップ３０６において、当該オペレータが空間多重化をサポートするオペレータであることを標識するために用いられる標識フラグをオペレータにセットする。その後にステップ３０４を実行する。

その後、オペレータグラフにおける各オペレータをどのように実行するかは従来技術である。

なお、前述の各方法実施例について、説明の簡素化のため、実施例を一連の動作の組み合わせとして表現したが、当業者は、本開示による幾らかのステップは他の順序に従って又は同時に実行することができるため、本開示は記述された動作の順序に制限されない。次に、当業者は、明細書に記述された実施例はいずれも好ましい実施例に該当し、関連する動作及びモジュールは必ずしも本開示によって必要とされないことを理解すべきである。さらに、ある実施形態において詳細に説明されていない部分は、他の実施形態における関連説明を参照してよい。

要約すると、前記方法の実施形態に記載された技術案によれば、ネットワークにおける空間多重化をサポートするオペレータを自動的に探索することができるため、人的／時間的コストを節約し、更に人工操作で起こり得る誤りを回避し、探索結果の正確性などを向上させることができる。

また、従来技術では、人工でネットワーク構成に空間多重化を必要とするか否かの選択肢を追加すること、及び空間多重化を必要とするオペレータを選定した後にオペレータの実行コードを修正することなどが必要であったが、本開示の方法の実施形態に記載された技術案では、関連処理がいずれも自動的に完了することが可能であり、これにより人的／時間的コスト等をさらに節約することができる。

さらに、本発明の方法の実施形態に記載された技術案は、任意のネットワーク構造に適用可能であり、汎用性等を有する。

以上は、方法の実施形態に関する説明であり、以下で装置の実施形態により本開示に記載された技術案を更に説明する。

図４は、本開示に記載されたネットワークオペレータ処理装置４０の一実施形態の構成図である。図４に示すように、解析モジュール４０１を備える。

解析モジュール４０１は、ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、当該オペレータに対してそれぞれ条件解析を行い、解析結果に基づいて当該オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、そのオペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとする。

好ましい実施形態として、解析モジュール４０１は、ネットワークに対応するオペレータグラフにおけるオペレータをトラバースし、オペレータグラフにおける各ノードはネットワークにおける異なるオペレータにそれぞれ対応し、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて、対応するノードをエッジで接続して良い。トラバースされたオペレータのいずれかについて、そのオペレータをそれぞれ条件解析してよい。

オペレータグラフにおける各オペレータをどのような順序でトラバースするかは、実際の必要に応じて決定されてもよく、本実施形態では制限されない。

トラバースされたいずれかのオペレータについて、解析モジュール４０１は、それぞれ条件解析を行って当該オペレータが空間多重化条件を満たしているか否かを判定し、解析結果に基づいて当該オペレータが空間多重化条件を満たしていると判定された場合、当該オペレータを探索された空間多重化をサポートするオペレータとしてよい。

好ましい実施形態として、解析モジュール４０１は、トラバースされたいずれかのオペレータについて、当該オペレータの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共有されておらず、当該オペレータの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共有されていないと判定された場合、当該オペレータが空間多重化条件を満たし、他のオペレータが当該オペレータ以外のオペレータであると判定することができる。

即ち、トラバースされたオペレータのいずれかについて、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて、当該オペレータが空間多重条件を満たすか否かを判定することができる。当該オペレータの入力に対応する入力空間が複数のオペレータにより共通に読み出されず、当該オペレータの出力に対応する出力空間が複数のオペレータにより共通に書き込まれない場合に、当該オペレータが空間多重条件を満たすと判定することができる。

さらに、図４に示すように、示された装置は、設定モジュール４０２をさらに備えても良い。

設定モジュール４０２は、空間多重化をサポートする任意のオペレータについて当該オペレータの入力および出力をそれぞれ同じ空間に指向するように構成することができる。

さらに、設定モジュール４０２は、空間多重化をサポートする任意のオペレータについて、そのオペレータが空間多重化をサポートするオペレータであることを標識するために用いられる標識フラグをそのオペレータにそれぞれ設定してよい。

図４に示す装置の実施形態の具体的なワークフローは、前述の方法の実施形態の関連説明を参照でき、これ以上言及されない。

要約すると、本発明の装置の実施形態に記載された技術案によれば、ネットワークにおける空間多重化をサポートするオペレータを自動的に検出することができるため、人的／時間的コストを節約し、更に人工操作で起こり得る誤りを回避し、探索結果の正確性などを向上させることができる。

また、従来技術では、人工でネットワーク構成に空間多重化を必要とするか否かの選択肢を追加すること、空間多重化を必要とするオペレータを選択した後にオペレータの実行コードを修正することなども必要であったが、本発明の装置の実施形態に記載された技術案では、関連処理がいずれも自動的に行われ、人的／時間的コストなどをさらに節約することができる。

さらに、本発明の装置の実施形態に記載された技術案は、任意のネットワーク構造に適用可能であり、汎用性等を有する。

本開示に記載された技術案は、人工知能の分野に適用することができ、特にディープラーニングおよび知識マップの分野に関する。人工知能は、コンピュータが人間の思考過程と知能行為（例えば学習、推理、思考、計画など）をシミュレートすることを研究する学科であり、ハードウェアレベルの技術とソフトウェアレベルの技術の両方がある。人工知能のハードウェア技術には、一般的に、例えばセンサ、専用人工知能チップ、クラウドコンピューティング、分散ストレージ、ビッグデータ処理等の技術が含まれる。人工知能のソフトウェア技術は、主にコンピュータビジョン技術、音声認識技術、自然言語処理技術及び機械学習／ディープラーニング、ビッグデータ処理技術、知識マップ技術等のいくつかの方向を含む。

本発明の実施形態によれば、本発明は更に電子デバイスおよび可読記憶媒体を提供する。

図５は、本開示の実施形態に記載の方法に係わる電子デバイスのブロック図である。電子デバイスは、様々な形式のデジタルコンピュータ、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータであることが意図される。電子デバイスは、様々な形式のモバイル装置、例えば、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及び他の類似するコンピューティング装置を示してもよい。明細書で示された構成要素、それらの接続及び関係、ならびにそれらの機能は例示にすぎなく、本明細書において説明及び／又は請求される本開示の実現を限定することが意図されない。

図５に示すように、当該電子デバイスは、一つ又は複数のプロセッサＹ０１、メモリＹ０２、及び各構成要素に接続するためのインターフェースを含み、高速インターフェース及び低速インターフェースを含む。各構成要素は、異なるバスで相互接続され、そして、共通マザーボードに、又は必要に応じて、他の態様で実装されてもよい。プロセッサは、電子デバイス内で実行される命令を処理してもよく、メモリに記憶される又はメモリ上で外部入力／出力装置（例えば、インターフェースに結合される表示装置）にグラフィカルユーザインターフェースのグラフィカル情報を表示する命令を含む。他の実施形態において、必要な場合に、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスが、複数のメモリとともに用いられてもよい。同様に、複数の電子デバイスが接続されてもよく、それぞれの装置が必要な操作の一部を提供する（例えば、サーババンク、ブレードサーバの集まり、又はマルチプロセッサシステムとする）。図５において、一つのプロセッサＹ０１を例にとる。

メモリＹ０２は、本開示で提供される非一時的コンピュータ可読記録媒体である。なお、前記メモリ記憶装置には、少なくとも１つのプロセッサが本開示で提供される方法を実行するように、少なくとも１つのプロセッサに実行可能な命令が記憶されている。本開示の非一時的コンピュータ可読記録媒体は、本開示で提供される方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶している。

メモリＹ０２は、非一時的コンピュータ可読記録媒体として、非一時的ソフトウェアプログラム、非一時的コンピュータ実行可能なプログラム、モジュール、例えば、本開示の実施例における方法に対応するプログラム命令／ユニットを記憶するために用いられる。プロセッサＹ０１は、メモリＹ０２に記憶されている非一時的ソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することで、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記の方法実施例における方法を実現する。

メモリＹ０２は、記憶プログラム領域及び記憶データ領域を含んでもよく、記憶プログラム領域はオペレーティングシステム、少なくとも一つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶してもよく、記憶データ領域は電子デバイスの使用により作成されたデータなどを記憶してもよい。また、メモリＹ０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに非一時的メモリ、例えば、少なくとも一つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、又は他の非一時的固体記憶装置を含んでもよい。幾つかの実施例において、メモリＹ０２は、プロセッサＹ０１に対して遠隔設置されたメモリを選択的に含んでもよく、これらのリモートメモリは、ネットワークを介して電子デバイスに接続されてもよい。上記のネットワークの実例には、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。

電子デバイスは、入力装置Ｙ０３及び出力装置Ｙ０４をさらに含むことができる。プロセッサＹ０１、メモリＹ０２、入力装置Ｙ０３、及び出力装置Ｙ０４は、バス又は他の方式で接続されてもよく、図５に、バスで接続されることを例にとる。

入力装置Ｙ０３は、入力された数字又はキャラクタ情報を受信し、電子デバイスのユーザ設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成でき、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、一つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置Ｙ０４は、表示装置、補助照明装置、触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）などを含むことができる。当該表示装置は、液晶ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、表示装置はタッチスクリーンであってもよい。

本明細書に説明されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向け集積回路、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにおいて実現することができる。これらの様々な実施形態は、記憶システム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置からデータ及び命令を受信し、記憶システム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置にデータ及び命令を送信するようにつなげられた、特殊用途でもよく一般用途でもよい少なくとも一つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラム可能なシステム上で実行可能及び／又は解釈可能な一つ又は複数のコンピュータプログラムにおける実行を含んでもよい。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又は、コードとも称される）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、高水準のプロセス及び／又はオブジェクト向けプログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語で実行されることができる。本明細書で用いられる「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械可読信号としての機械命令を受け取る機械可読媒体を含むプログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するのに用いられる任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、及びプログラマブル論理デバイス）を指す。「機械可読信号」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために用いられる任意の信号を指す。

ユーザとのインタラクティブを提供するために、本明細書に説明されるシステムと技術は、ユーザに対して情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ又は液晶ディスプレイモニタ）、ユーザがコンピュータに入力を与えることができるキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウスや、トラックボール）を有するコンピュータ上に実施されることが可能である。その他の種類の装置は、さらに、ユーザとのインタラクションを提供するために使用されることが可能であり、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック、又は触覚的フィードバック）であり得、ユーザからの入力は、任意の形態で（音響、発話、又は触覚による入力を含む）受信され得る。

本明細書に説明されるシステムと技術的実施形態は、バックエンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインターフェースもしくは当該ウェブブラウザを通じて本明細書で説明されるシステムと技術的実施形態とインタラクションすることができる）、そのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、もしくはフロントエンド構成要素の任意の組合せを含むコンピューティングシステムに実施されることが可能である。ステムの構成要素は、任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互に接続されることが可能である。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、ブロックチェーンネットワーク及びインターネットワークを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバーを含み得る。クライアントとサーバーは、一般的に互いから遠く離れており、通常は、通信ネットワークを通じてインタラクトする。クライアントとサーバとの関係は、相応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント－サーバの関係にあるコンピュータプログラムによって生じる。サーバはクラウドサーバであってよく、クラウドコンピューティングサーバまたはクラウドホストとも呼ばれ、クラウドコンピューティングサービスシステムにおけるホスト製品であり、従来の物理ホストとＶＰＳサービスに存在する管理の難易度が高く、ビジネスの拡張性が弱いという欠点を解決した。

以上で示された様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除できることを理解されたい。例えば、本開示に説明される各ステップは、並列の順序又は順次的な順序で実施されてもよいし、又は異なる順序で実行されてもよく、本開示で開示された技術案の望ましい結果が達成できる限り、ここで制限されない。

上記の具体的な実施形態は本開示の保護範囲に対する制限を構成しない。設計要件及び他の要因に従って、様々な修正、組み合わせ、部分的組み合わせ及び置換を行うことができることを当業者は理解するべきである。本開示の精神及び原則の範囲内で行われる修正、同等の置換、改善は、本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (13)

1. ネットワークオペレータ処理方法であって、
   ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、前記オペレータに対してそれぞれ条件解析を行うことと、
   解析結果に基づいて前記オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、前記オペレータを、探索された空間多重化をサポートするオペレータとすることと、を含む、
   方法。
2. 前記ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、前記オペレータに対してそれぞれ条件解析を行うことは、
   前記ネットワークに対応するオペレータグラフにおけるオペレータをトラバースし、前記オペレータグラフにおける各ノードは前記ネットワークにおける異なるオペレータにそれぞれ対応し、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて対応するノードをエッジで接続することと、
   トラバースされたいずれかのオペレータについて、前記オペレータに対してそれぞれ条件解析を行うことと、を含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記解析結果に基づいて前記オペレータが空間多重化条件を満たすと判定することは、
   前記オペレータの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共有されておらず、且つ前記オペレータの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共有されていないと判定された場合、前記オペレータは空間多重化条件を満たしており、前記他のオペレータは前記オペレータ以外のオペレータであると判定すること、を含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、前記オペレータの入力および出力をそれぞれ同じ空間に指向するように構成させること、を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
5. 空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、前記オペレータが空間多重化をサポートするオペレータであることを標識する標識フラグを前記オペレータにそれぞれ設定すること、を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
6. ネットワークオペレータ処理装置であって、
   解析モジュールを備え、
   前記解析モジュールは、ネットワークにおけるいずれかのオペレータについて、前記オペレータに対してそれぞれ条件解析を行い、解析結果に基づいて前記オペレータが空間多重化条件を満たすと判定された場合、前記オペレータを、探索された空間多重化をサポートするオペレータとする、
   装置。
7. 前記解析モジュールは、前記ネットワークに対応するオペレータグラフにおけるオペレータをトラバースし、前記オペレータグラフにおける各ノードは前記ネットワークにおける異なるオペレータにそれぞれ対応し、オペレータ間のデータ転送関係に基づいて対応するノードをエッジで接続し、トラバースされたいずれかのオペレータについて、前記オペレータに対してそれぞれ条件解析を行う、
   請求項６に記載の装置。
8. 前記解析モジュールは、いずれかのオペレータについて、前記オペレータの入力に対応する入力空間が他のオペレータと共有されておらず、かつ、前記オペレータの出力に対応する出力空間が他のオペレータと共有されていないと判定された場合、前記オペレータは空間多重化条件を満たしており、前記他のオペレータは前記オペレータ以外のオペレータであると判定する、
   請求項６に記載の装置。
9. 設定モジュールをさらに備え、
   前記設定モジュールは、空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、前記オペレータの入力および出力をそれぞれ同じ空間に指向するように構成させる、
   請求項６に記載の装置。
10. 設定モジュールをさらに備え、
    前記設定モジュールは、空間多重化をサポートするいずれかのオペレータについて、前記オペレータが空間多重化をサポートするオペレータであることを標識する標識フラグを前記オペレータにそれぞれ設定する、
    請求項６に記載の装置。
11. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されたメモリとを備え、
    前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１～５のいずれか１項に記載の方法を実行させる電子デバイス。
12. コンピュータに請求項１～５のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
13. コンピュータに請求項１～５のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのプログラム。

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