WO2023020432A1

WO2023020432A1 - 算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备

Info

Publication number: WO2023020432A1
Application number: PCT/CN2022/112497
Authority: WO
Inventors: 吕华章
Original assignee: 维沃移动通信有限公司
Priority date: 2021-08-18
Filing date: 2022-08-15
Publication date: 2023-02-23
Also published as: CN115714774A

Abstract

本申请公开了一种算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备，属于终端通信技术领域，本申请实施例的算力请求方法包括：终端向网络侧设备发送算力请求，算力请求用于为终端中的算力任务请求算力；接收网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；基于设备信息将算力任务发送给目标算力设备，由目标算力设备执行算力任务。

Description

算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备

交叉引用

本发明要求在2021年08月18日提交中国专利局、申请号为202110950241.2、发明名称为“算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备”的中国专利申请的优先权，该申请的全部内容通过引用结合在本发明中。

技术领域

本申请属于终端通信技术领域，具体涉及一种算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备。

背景技术

算力可以理解为某设备的计算速度或计算能力，比如，服务器、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、终端等的计算速度或计算能力，上述设备都含有计算单元或计算能力。通常算力可以用每秒钟完成多少次计算来表示，比如每秒所执行的浮点运算次数(floating-point operations per second，FLOPS)，一般用作衡量GPU的并行计算能力。再比如，哈希率是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机(CPU)计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。算力任务可以理解为需要消耗一定算力的待完成任务，比如，完成对某一组照片的人脸识别任务，将消耗算力10个GPU，算力需求可以理解为完成算力任务所需要消耗的算力资源。

通常，当终端有算力任务时，比如，终端内部有算力任务，或终端中的应用有算力任务待执行时，终端可以利用自身的算力资源在本地执行算力任务。然而，在实际应用中，终端在本地执行算力任务时，可能存在算力不足的问题，即终端算力任务或应用算力任务的算力需求大于终端具有的算力能力，从而影响算力任务的执行效率，甚至导致算力任务执行失败。

发明内容

本申请实施例提供一种算力请求、算力分配、算力执行方法、终端及网络侧设备，能够解决终端在算力不足的情况下无法正常执行算力任务的问题。

第一方面，提供了一种算力请求方法，该方法包括：

终端向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第二方面，提供了一种算力请求装置，包括：

第一发送模块，用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

接收模块，用于接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

第二发送模块，用于基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第三方面，提供了一种算力分配方法，包括：

网络侧设备接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第四方面，提供了一种算力分配装置，包括：

接收模块，用于接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

确定模块，用于基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

发送模块，用于将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第五方面，提供了一种算力执行方法，包括：

目标算力设备接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

执行所述算力任务。

第六方面，提供了一种算力执行装置，包括：

接收模块，用于接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

任务执行模块，用于执行所述算力任务。

第七方面，提供了一种终端，该终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第八方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第九方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第三方面所述的方法的步骤。

第十方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述处理器用于基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群，所述通信接口用于将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。

第十一方面，提供了一种目标算力设备，该目标算力设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第五方面所述的方法的步骤。

第十二方面，提供了一种目标算力设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；所述处理器用于执行所述算力任务。

第十三方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第三方面所述的方法的步骤，或者实现如第五方面所述的方法的步骤。

第十四方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第三方面所述的方法，或者实现如第五方面所述的方法的步骤。

第十五方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法的步骤，或实现如第三方面所述的方法，或者实现如第五方面所述的方法的步骤。

在本申请实施例中，终端在有算力任务的情况下，通过向网络侧设备请求算力，由网络侧设备根据终端算力请求确定具有算力能力的目标算力设备，并将目标算力设备的算力分配给终端，使得终端可以借助于目标算力设备的算力执行算力任务，因此，在终端算力不足的情况下，可以保证算力任务的正常执行。

附图说明

图1是根据本申请实施例的无线通信系统的示意图；

图2是根据本申请实施例的算力请求方法的示意性流程图；

图3是根据本申请实施例的算力分配方法的示意性流程图；

图4是根据本申请实施例的算力执行方法的示意性流程图；

图5是根据本申请实施例的算力请求装置的结构示意图；

图6是根据本申请实施例的算力分配装置的结构示意图；

图7是根据本申请实施例的算力执行装置的结构示意图；

图8是根据本申请实施例的通信设备的结构示意图；

图9是根据本申请实施例的终端的结构示意图；

图10是根据本申请实施例的网络侧设备的结构示意图。

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描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

值得指出的是，本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long Term Evolution，LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced，LTE-A)系统，还可用于其他无线通信系统，诸如码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、时分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency-Division Multiple Access，SC-FDMA)和其他系统。本申请实施例中的术语“系统”和“网络”常被可互换地使用，所描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术，也可用于其他系统和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(NewRadio，NR)系统，并且在以下大部分描述中使用NR术语，但是这些技术也可应用于NR系统应用以外的应用，如第6代(6 ^thGeneration，6G)通信系统。

图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11、网络侧设备12和算力设备13。其中，终端11也可以称作终端设备或者用户终端(User Equipment，UE)，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、可穿戴式设备(Wearable Device)或车载设备(VUE)、行人终端(PUE)等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、手环、耳机、眼镜等。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。网络侧设备12可以理解为算力资源的管理平台或算力管理网元，可以是5G核心网网元，比如：会话管理功能(Session Management Function，SMF)，接入管理功能(Access Management Function，AMF)，网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)，算力控制功能(Computing Resource Control Function，CSCF)等，可以是基站或核心网，其中，基站可被称为节点B、演进节点B、接入点、基收发机站(Base Transceiver Station，BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(Basic Service Set，BSS)、扩展服务集(Extended Service Set，ESS)、B节点、演进型B节点(eNB)、家用B节点、家用演进型B节点、WLAN接入点、WiFi节点、发送接收点(TransmittingReceivingPoint，TRP)或所述领域中其他某个合适的术语，只要达到相同的技术效果，所述基站不限于特定技术词汇，需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的基站为例，但是并不限定基站的具体类型。算力设备13可以是具有算力能力的设备或设备集群，可以是终端、核心网的网元、服务器、边缘云、中心云等。

下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的算力请求、算力分配方法、终端及网络侧设备进行详细地说明。

如图2所示，本申请实施例提供一种算力请求方法200，该方法可以由终端执行，换言之，该方法可以由安装在终端的软件或硬件来执行，该方法包括如下步骤。

S202：终端向网络侧设备发送算力请求，算力请求用于为终端中的算力任务请求算力。

在终端中有算力任务的情况下，终端可以向网络侧设备发送算力请求，以为终端中的算力任务请求算力。比如，当终端需要对100万张图片进行人脸识别时，终端可以向网络侧设备发送算力请求，该“对100万张图片进行人脸识别”即为终端中的算力任务。

可选的，终端在向网络侧设备发送算力请求时，可以通过以下至少一种方式实现：

第一种方式：终端向网络侧设备发送算力任务的算力需求信息。

也就是说，终端在发送算力请求时，具体是发送算力需求信息。算力需求信息用于网络侧设备确定匹配算力需求的目标算力设备，算力需求信息可以包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息。其中，算力任务所需的算力总量可以是算力任务总共需要多少个CPU，多少个GPU，或者多少服务器等，算力任务所需的算力类型可以是算力任务需要什么样的算力，比如需要CPU，GPU，FPGA还是服务器等，算力任务的期望完成时间可以是期望在多少时间内执行完成算力任务，比如可以是1小时、2小时等。算力任务所需的算法模型信息可以是算力任务具体需要的模型的信息，比如，可以是算法模型的具体名称、算法模型所需的详细参数等。

第二种方式：终端向网络侧设备发送算力任务描述信息，算力任务描述信息用于确定上述算力需求信息。

也就是说，终端在发送算力请求时，具体是发送算力任务描述信息，而不是发送具体的算力需求。该算力任务描述信息可以用于网络侧设备解析得到算力需求信息。算力任务描述信息可以包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。算力任务类型可以包括以下至少一项：人工智能(Artificial Intelligence，AI)业务、数据处理类型业务、图像处理类、音频处理类业务，算法模型的类型可以是执行算力任务所需的算法模型的类别，每种类型的算法模型可以包括多个算法模型，网络侧设备可以基于算法模型的类型确定算力任务具体需要哪个算法模型，进而确定对应的算法模型信息。算力任务的任务量描述可以是对算力任务量的详细描述。算力任务的期望完成时间范围可以是期望在哪个时间范围内执行完成算力任务，比如可以是1～2个小时、2～3个小时等，网络侧设备可以基于算力任务的期望完成时间范围确定算力任务的期望完成时间。算力任务的期望完成成功率可以是执行完成算力任务后，期望算力任务被执行的成功率，比如对100万张图片进行人脸识别，期望识别成功率在99％以上。

比如，算力任务描述信息可以是：终端需要CPU、需要使用人脸识别类的AI模型、需要对100万张图片进行人脸识别，其中的CPU即为算力任务类型，人脸识别类的AI模型即为算力任务所需的算法模型，对100万张图片进行人脸识别即为算力任务的任务量描述。

本实施例中，终端中的算力任务可以是终端中已安装的目标应用的算力任务，也可以是终端自己的算力任务(即非目标应用的算力任务)。其中，目标应用的算力任务比如可以是，用于进行视频处理的目标应用需要对若干视频进行处理的算力任务。

在终端中的算力任务为目标应用的算力任务的情况下，终端在向网络侧设备发送算力请求之前，终端中的目标应用可以向终端发送算力请求。也就是说，在终端中的目标应用有算力需求的情况下，目标应用可以向终端发送算力请求，然后由终端将算力请求发送给网络侧设备。此处所述的终端具体可以指终端(Operating System，OS)操作系统发送。

可选的，目标应用在向终端发送算力请求时，也可以通过上述两种方式中的任一种方式实现，即目标应用可以向终端发送算力需求信息和算力任务描述信息中的至少一项。其中，若目标应用向终端发送的是算力任务描述信息，则，终端在向网络侧设备发送算力请求时，可以直接将算力任务描述信息发送给网络侧设备，也可以先对算力任务描述信息进行解析，得到算力需求信息，然后将算力需求信息发送给网络侧设备。

总的来说，终端向网络侧设备发送算力请求，可以包括以下四种情况中的至少一项：

第一种情况：终端自己有算力任务，终端向网络侧设备发送算力任务的算力需求信息；

第二种情况：终端自己有算力任务，终端向网络侧设备发送算力任务描述信息；

第三种情况：终端中的目标应用有算力任务，目标应用向终端发送算力任务的算力需求信息，终端将该算力需求信息发送给网络侧设备；

第四种情况：终端中的目标应用有算力任务，目标应用向终端发送算力任务描述信息，终端将该算力任务描述信息发送给网络侧设备，或终端基于算力任务描述信息确定算力需求信息，将算力需求信息发送给网络侧设备。

针对网络侧设备而言，网络侧设备可以接收到来自终端的算力需求信息和算力任务描述信息中的至少一项。

S204：接收网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群。

网络侧设备在接收到终端的算力请求后，可以基于算力请求从多个算力设备中确定目标算力设备，即基于算力请求寻找能够匹配算力需求的目标算力设备，然后将目标算力设备的设备信息发送给终端，多个算力设备和目标算力设备均为具有算力能力的设备或设备集群，目标算力设备可以用于执行终端的算力任务。网络侧设备确定目标算力设备的具体实现方式可以参见图3所示的算力分配方法的实施例，这里不再重复说明。

S206：基于设备信息将算力任务发送给目标算力设备，由目标算力设备执行算力任务。

终端在接收到由网络侧设备发送的目标算设力备的设备信息后，可以基于设备信息定位目标算力设备，并将算力任务发送给目标算力设备，以便由目标算力设备执行算力任务。

目标算力设备的设备信息具体可以包括以下至少一项：设备地址信息、设备标识符。其中，设备地址信息具体可以是互联网协议(Internet Protocol，IP)地址、统一资源定位符(Uniform Resource Locator，URL)地址、全限定域名(Fully Qualified Domain Name，FQDN)等，设备标识符可以是目标算力设备的设备标识(ID)等。终端在向目标算力设备发送算力任务时，首先，可以基于设备地址信息和设备标识符中的至少一项与目标算力设备建立连接，比如，IP连接等，在成功建立连接的情况下，终端可以将算力任务发送给目标算力设备。其中，终端在发送算力任务时，可以发送算力数据和算法等。比如，算力任务为对100万张图片进行人脸识别，那么，终端可以将100万张图片(算力数据)和相应的人脸识别的算法发送给目标算力设备。

本实施例中，目标算力设备的个数可以是一个也可以是多个。其中，在目标算力设备的个数为一个的情况下，该一个目标算力设备可以独立执行终端的算力任务，或者，该目标算力设备可以与其他算力设备共同执行算力任务。也就是说，在目标算力设备的个数为一个的情况下，终端可以将算力任务发送给这一个目标算力设备，目标算力设备在接收到算力任务后，可以单独执行该算力任务，也可以将算力任务进行拆分后分配给其他算力任务，以与其他算力设备共同执行算力任务。其中，如何拆分算力任务可以根据实际需求确定，这里不做具体限定。

上述其他算力设备可以由网络侧设备确定，具体实现方式可以参见图3 所示的算力分配方法的实施例，这里不再详细说明。网络侧设备在确定目标算力设备和其他算力设备后，可以将目标算力设备的设备信息发送给终端，将其他算力设备的设备信息发送给目标算力设备，以便终端基于目标算力设备的设备信息，将算力任务发送给目标算力设备，目标算力设备在接收到算力任务并拆分算力任务后，可以基于其他算力设备的设备信息将拆分后的算力任务分配给其他算力设备。其中，这里的目标算力设备可以称为主设备，其他算力设备可以称为辅设备，主设备用于接收终端的算力任务、拆分算力任务然后分发给辅设备，辅设备用于参与终端的算力任务执行，且只执行主设备分配给他的算力任务。

在目标算力设备的个数为多个的情况下，终端在发送算力任务时，可以先将算力任务拆分得到多个算力子任务，然后将多个算力子任务发送给多个目标算力设备。其中，不同的目标算力设备用于执行不同的算力子任务。需要说明的是，这里的多个目标算力设备可以理解为上述主设备和辅设备的集合，也就是说，网络侧设备在确定多个目标算力设备的情况下，除了上述的将主设备的设备信息发送给终端，将辅设备的设备信息发送给主设备外，还可以将多个目标算力设备的设备信息均发送给终端，以便终端可以将算力任务拆分后分发给多个目标算力设备执行。

由于终端在有算力任务时，可以向网络侧设备请求算力，由网络侧设备确定具有算力能力的目标算力设备，并将目标算力设备的算力分配给终端，使得终端可以借助于目标算力设备的算力执行算力任务，因此，在终端算力不足的情况下，可以保证算力任务的正常执行。

可选的，终端在将算力任务发送给目标算力设备后，还可以接收目标算力设备返回的算力任务执行结果。其中，若目标算力设备的个数为一个且这一个目标算力设备单独执行算力任务，则终端接收到的算力任务执行结果为该一个目标算力设备对算力任务的执行结果。若目标算力设备的个数为一个且这一个目标算力设备和其他算力设备共同执行算力任务，则终端接收到的算力任务执行结果为目标算力设备和其他算力设备对算力任务的共同执行结果，其中，目标算力设备的执行结果可以直接发送给终端，其他算力设备的执行结果可以先发送给目标算力设备，再由目标算力设备发送给终端。若目标算力设备的个数为多个，则终端接收到的算力任务执行结果为该多个目标算力设备对算力任务的执行结果。

终端在接收到算力任务执行结果后，可以判断算力任务执行结果是否满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务是否执行成功。其中，满足预设条件可以是算力任务执行结果满足预设的执行效果，比如，执行结果的准确率高于设定阈值，算力任务的执行时间满足要求等，算力任务执行成功可以是在不考虑执行效果的前提下，算力任务被成功执行。若判断结果为算力任务执行结果满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务执行成功，则终端可以向网络侧设备发送通知信息，该通知信息用于告诉网络侧设备算力任务所执行的结果符合预期，并通知网络侧设备释放为终端的算力任务预留的算力，即释放目标算力设备为算力任务预留的算力，否则，可以继续由目标算力设备执行算力任务，直至算力任务执行结果满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务执行成功。

由于在终端的算力任务执行结果满足预设条件或在算力任务执行成功的情况下，可以由网络侧设备释放为算力任务预留的算力，因此，一方面不会长期占用目标算力设备的算力进而影响目标算力设备的正常使用，另一方面可以便于目标算力设备在释放算力后可以为其他算力任务预留算力，使得对算力的使用更为灵活。

如图3所示，本申请实施例提供一种算力分配方法300，该方法可以由网络侧设备执行，换言之，该方法可以由安装在网络侧设备的软件或硬件来执行，该方法包括如下步骤。

S302：网络侧设备接收来自终端的算力请求，算力请求用于为终端中的算力任务请求算力。

在终端中有算力任务的情况下，终端可以向网络侧设备发送算力请求，以为终端中的算力任务请求算力，网络侧设备可以接收到来自终端的算力请求。其中，终端发送算力请求的具体实现方式可以参见图2所示的算力请求方法的实施例，这不再重复说明。

本实施例中，网络侧设备接收来自终端算力请求，可以包括以下至少一项：

接收来自终端的算力任务的算力需求信息，算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间；

接收来自终端的算力任务描述信息，算力任务描述信息用于确定算力需求信息，算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型、算力任务的任务量描述。

也就是说，网络侧设备接收到的算力请求具体可以是算力需求信息和算力任务描述信息中的至少一项，其中，针对算力需求信息和算力任务描述信息的详细介绍可以参见图2所示的实施例，这里不再重复说明。

S304：基于算力请求确定目标算力设备，目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群。

网络侧设备在接收到算力请求后，可以基于算力请求从多个算力设备中确定目标算力设备，即基于算力请求寻找能够匹配算力需求的目标算力设备，并在目标算力设备中预留匹配算力需求的算力资源。

网络侧设备在基于算力请求确定目标算力设备时，具体可以是基于算力任务的算力需求信息确定目标算力设备。其中，若网络侧设备接收到的算力请求包括算力需求信息，则可以直接基于算力任务的算力需求信息确定目标算力设备。若网络侧设备接收到的算力请求包括算力任务描述信息，则在确定目标算力设备时，可首先对算力任务描述信息进行解析(可以由网络侧设备执行，也可以由额外的算力任务描述信息分析网元)，这一解析过程，主要是根据算力任务描述信息，经过分析和判断，得到该算力任务所对应的算力需求信息，然后基于算力需求信息确定目标算力设备。

在基于算力需求信息确定目标算力设备时，可以包括以下步骤：

S3041：预先获得多个算力设备的算力状态信息。

算力设备的算力状态信息可以包括以下至少一项：算力总量、算力使用量、算力类型、可用算力。多个算力设备的算力状态信息可以由多个算力设备在与网络侧设备建立协议数据单元(Protocol Data Unit，PDU)会话之前，在网络侧设备中进行注册时，通过将算力状态信息携带在注册请求中上报给网络侧设备，或者，也可以是在网络侧设备中进行注册后，在与网络侧设备建立PDU会话时，将算力状态信息上报给网络侧设备，或者也可以通过其他方式上报给网络侧设备，这里不再一一举例说明。

网络侧设备在接收到多个算力设备的算力状态信息后，可以将算力信息进行存储，当需要根据终端的算力需求信息确定目标算力设备时，可以获取预先获取的多个算力设备的算力状态信息。

S3042：将算力需求信息与多个算力设备的算力状态信息进行匹配，确定相匹配的至少一个候选算力设备。

本实施例中，可以将多个算力设备的算力状态信息分别与算力任务的算力需求信息进行匹配，根据匹配结果，可以将相匹配的一个或多个算力设备作为候选算力设备。这里的相匹配可以是以下至少一项：算力设备的算力类型包括算力任务所需的算力类型、算力设备的可用算力大于或等于算力任务所需的算力总量、算力设备任务执行效率符合或高于算力任务的需求、算力设备和终端之间的距离小于预设距离(满足时延要求)。可选地，这里的相匹配还可以是算力设备的其他信息与终端或终端的算力任务相匹配，具体可以根据实际情况进行设置，这里不做具体限定。

S3043：基于至少一个候选算力设备确定目标算力设备。

若候选算力设备的个数为一个，则可以向该一个候选算力设备发送算力预留请求，算力预留请求用于请求候选算力设备预留匹配算力预留请求中的算力资源。候选算力设备在接收到算力预留请求后，可以将与算力预留请求中的算力资源匹配的可用算力或算力总量预留出来，若预留成功，则可以返回预留算力成功信息，若预留失败，则可以返回预留算力失败信息或不返回任何信息。针对网络侧设备而言，若接收到候选算力设备返回的预留算力成功信息，则可以将候选算力设备确定为目标算力设备，由此可以得到一个目标算力设备，若没有接收到候选算力设备的预留算力成功信息或接收到候选算力设备返回的预留算力失败信息，则可以确定没有目标算力设备，说明本算力设备预留算力失败，不可再使用该设备执行算力任务，本实施例以接收到预留算力成功信息为例进行说明。

若候选算力设备的个数为多个，则可以从中选择一个或多个候选算力设备作为目标算力设备，具体实现方式如下。

网络侧设备可以向多个候选算力设备均发送算力预留请求，针对任一候选算力设备，若接收到候选算力设备返回的预留算力成功信息，则可以将候选算力设备确定为目标算力设备，若没有接收到候选算力设备的预留算力成功信息或接收到候选算力设备返回的预留算力失败信息，则可以不将候选算力设备确定为目标算力设备。由此，可以确定一个或多个目标算力设备。

或者，网络侧设备也可以基于算力设备的优先级从高到低的顺序，向至少一个候选算力设备发送算力预留请求，然后将至少一个候选算力设备中的第一候选算力设备确定为目标算力设备，该第一候选算力设备为接收到算力预留请求并返回预留算力成功信息的算力设备。也就是说，网络侧设备可以先向优先级最高的候选算力设备发送算力预留请求，若接收到该候选算力设备返回的预留算力成功信息，则可以将该候选算力设备确定为目标算力设备，若未接收到该候选算力设备的预留算力成功信息或接收到该候选算力设备返回的预留算力失败信息，则可以向第二优先级的候选算力设备发送算力预留信息，……，如此循环，直至接收到其中一个候选算力设备的预留算力成功信息，并将该候选算力设备确定为目标算力设备。可选地，在确定一个目标算力设备后，可以不再向其他候选算力设备发送算力预留信息，由此可以确定一个目标算力设备，或者，也可以继续向其他候选算力设备发送算力预留信息，由此可以确定多个目标算力设备。

上述算力设备的优先级基于以下至少一项确定：算力设备的算力总量、算力总量与算力任务的匹配程度、算力设备与终端之间的路由距离。其中，算力设备的算力总量越大，算力设备的优先级越高，算力总量与算力任务的匹配程度越高，算力设备的优先级越高，算力设备与终端之间的路由距离越近(即时延越小)，算力设备的优先级越高。算力总量与算力任务的匹配程度可以表征算力任务的执行效果(比如算力任务的完成时间，执行结果的准确率等)，算力类型的匹配程度等。

S306：将目标算力设备的设备信息发送给终端，由终端基于设备信息将算力任务发送给目标算力设备，并由目标算力设备执行算力任务。

网络侧设备在确定目标算力设备后，可以将目标算力设备的设备信息发送给终端。其中，目标算力设备的设备信息可以是目标算力设备在将算力状态信息上报给网络侧设备时同时上报给网络侧设备，该设备信息可以包括以下至少一项：设备地址信息、设备标识符。

可选的，网络侧设备在发送目标算力设备的设备信息时，在目标算力设备的个数为一个的情况下，可以将目标算力设备的设备信息直接发送给终端，在目标算力设备的个数为多个的情况下，可以通过以下两种方式发送目标算力设备的设备信息。

第一种方式：将多个目标算力设备的设备信息均发送给终端。

在第一种方式下，终端在接收到多个目标算力设备的设备信息后，可以将算力任务拆分为多个算力子任务后，基于多个目标算力设备的设备信息，终端将多个算力子任务分别发送给多个目标算力设备，不同的目标算力设备执行不同的算力子任务。此方式依赖于，终端可能会对算力任务进行拆分，拆分为算力子任务，然后分别发送至不同的目标算力设备。

第二种方式：确定多个目标算力设备中的主设备和辅设备，将主设备的设备信息发送给终端，以及将辅设备的设备信息发送给主设备。

主设备可以是多个目标算力设备中的一个目标算力设备，辅设备可以是多个目标算力设备中除主设备以外的其他目标算力设备，主设备用于接收终端的算力任务并拆分算力任务，然后分配给辅设备，以与辅设备共同执行算力任务，辅设备用于参与算力任务的执行，且只执行主设备分配给他的那部分算力任务。网络侧设备可以根据实际情况确定多个目标算力设备中哪个算力设备为主设备，剩余的算力设备即为辅设备。在确定主设备和辅设备后，可以将主设备的设备信息发送给终端，将辅设备的设备信息发送给主设备，以便终端可以基于主设备的设备信息将算力任务发送给主设备，主设备在接收到算力任务后，将算力任务拆分，并基于辅设备的设备信息将拆分后的算力任务分配给辅设备，以共同执行算力任务。

本实施例中，网络侧设备在将目标算力设备的设备信息发送给终端后，终端可以基于接收到的设备信息，将算力任务发送给目标算力设备，以便由算力设备执行算力任务，具体实现方式可以参见图2所示的算力请求方法的实施例，这里不再重复说明。

可选的，网络侧设备在将目标算力设备的设备信息发送给终端后，还可以在接收到终端发送的通知信息时，释放目标算力设备为终端的算力任务预留的算力，具体实现方式如下。

终端在将算力任务发送给目标算力设备后，目标算力设备执行算力任务，并将算力任务执行结果发送给终端，终端可以确定算力任务执行结果是否满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务是否执行成功。若算力任务执行结果满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务执行成功，则终端会向网络侧设备发送通知信息，网络侧设备在接收到通知信息后，可以触发为该终端执行算力任务的目标算力设备的资源释放，并向目标算力设备发送算力释放请求，目标算力设备在接收到算力释放请求后，可以释放为终端的算力任务预留的算力。

由于在终端的算力任务执行结果满足预设条件或在算力任务执行成功的情况下，网络侧设备可以释放目标算力设备为算力任务预留的算力，因此，一方面不会长期占用目标算力设备的算力进而影响目标算力设备的正常使用，另一方面可以便于目标算力设备在释放算力后可以为其他算力任务预留算力，使得对算力的使用更为灵活。

如图4所示，本申请实施例提供一种算力执行方法400，该方法可以由目标算力设备执行，换言之，该方法可以由安装在目标算力设备的软件或硬件来执行，该方法包括如下步骤。

S402：目标算力设备接收来自终端的算力任务，算力任务由终端基于目标算力设备的设备信息发送，设备信息由网络侧设备在接收到终端的算力请求并确定目标算力设备后返回给终端，算力请求用于为终端中的算力任务请求算力，目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群。

在终端中有算力任务的情况下，终端可以向网络侧设备发送算力请求，以为终端中的算力任务请求算力。网络侧设备在接收到算力请求后，可以基于算力请求确定目标算力设备，并将目标算力设备的设备信息发送给终端。终端接收到设备信息后，可以基于设备信息将算力任务发送给目标算力设备，目标算力设备可以接收到来自终端的算力任务。其中，终端向网络侧设备发送算力请求、向目标算力设备发送算力任务的具体实现方式可以参见图2所示实施例中相应步骤的具体实现，网络侧设备确定目标算力设备的具体实现方式可以参见图3所示实施例中相应步骤的具体实现，这里都不再重复说明。

需要说明的是，网络侧设备确定的目标算力设备的个数可以是一个，也可以是多个，在目标算力设备的个数为一个的情况下，图4所示方法的执行主体为该一个目标算力设备，在目标算力设备的个数为多个的情况下，若网络侧设备将该多个目标算力设备的设备信息均发送给终端，则图4所示方法的执行主体为其中一个目标算力设备，若网络侧设备仅将该多个目标算力设备中的一个目标算力设备(即主设备)的设备信息发送给终端，则图4所示方法的执行主体为主设备。

S404：执行算力任务。

目标算力设备在接收到算力任务后，可以执行算力任务。

可选的，若网络侧设备确定的目标算力设备的个数为一个，则在执行算力任务时，可以由这一个目标算力设备独立执行算力任务。若网络侧设备确定的目标算力设备的个数为多个，且将该多个目标算力设备的设备信息均发送给终端，则在执行算力任务时，针对每个目标算力设备，可以执行终端分配给它的算力子任务。若网络侧设备确定的目标算力设备的个数为多个，且仅将该多个目标算力设备中一个目标算力设备(即主设备)的设备信息发送给终端，则在执行算力任务时，可以将算力任务进行拆分后分配给其他算力设备(即辅设备)，以共同执行算力任务。

可选的，目标算力设备在执行完成算力任务后，可以将算力任务执行结果返回给终端。其中，若算力任务是由主设备和辅设备共同执行，则辅设备可以先将算力任务执行结果发送给主设备，再由主设备发送给终端。

终端在接收到算力任务执行结果后，在确定算力任务执行结果满足预设条件或基于算力任务执行结果确定算力任务执行成功的情况下，可以向网络侧设备发送通知信息，网络侧设备接收到通知信息后，可以向目标算力设备发送算力释放请求，以请求释放为算力任务预留的算力。目标算力设备在接收到算力释放请求后，可以释放为算力任务预留的算力

需要说明的是，本申请实施例提供的算力请求方法，执行主体可以为算力请求装置，或者，该算力请求装置中的用于执行算力请求方法的控制模块。本申请实施例中以算力请求装置执行算力请求方法为例，说明本申请实施例提供的算力请求装置。本申请实施例提供的算力分配方法，执行主体可以为算力分配装置，或者，该算力分配装置中的用于执行算力分配方法的控制模块。本申请实施例中以算力分配装置执行算力分配方法为例，说明本申请实施例提供的算力分配装置。本申请实施例提供的算力执行方法，执行主体可以为算力执行装置，或者，该算力执行装置中的用于执行算力执行方法的控制模块。本申请实施例中以算力执行装置执行算力执行方法为例，说明本申请实施例提供的算力执行装置。

图5是根据本申请实施例的算力请求装置的结构示意图，该装置可以对应于其他实施例中的终端。如图5所示，装置500包括如下模块。

第一发送模块501，用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

接收模块502，用于接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

第二发送模块503，用于基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。

可选地，作为一个实施例，所述第一发送模块501，还用于以下至少一项：

向网络侧设备发送所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

向网络侧设备发送算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。

可选地，作为一个实施例，所述第一发送模块501，还用于：发送所述算力请求给所述终端；

其中，在所述目标应用发送的算力请求包括所述算力任务描述信息，所述终端发送的算力请求包括所述算力需求信息的情况下，基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；

将所述算力需求信息发送给所述网络侧设备。

可选地，作为一个实施例，所述设备信息包括以下至少一项：设备地址信息、设备标识符；其中，所述第二发送模块503，还用于：

基于所述设备地址信息和所述设备标识符中的至少一项，与所述目标算力设备建立连接；

在成功建立连接的情况下，将所述算力任务发送给所述目标算力设备。

可选地，作为一个实施例，所述目标算力设备的个数为一个或多个；

其中，在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，所述目标算力设备用于独立执行所述算力任务，或，所述目标算力设备用于将所述算力任务拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述第二发送模块503，还用于：

将所述算力任务进行拆分，得到多个算力子任务；

将所述多个算力子任务发送给多个目标算力设备，不同的目标算力设备用于执行不同的算力子任务。

可选地，作为一个实施例，所述接收模块502，还用于接收所述目标算力设备返回的算力任务执行结果；

所述第一发送模块501，还用于在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下，向所述网络侧设备发送通知信息，所述通知信息用于所述网络侧设备释放为所述算力任务预留的算力。

根据本申请实施例的装置500可以参照对应本申请实施例的方法200的流程，并且，该装置500中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现方法200中的相应流程，并且能够达到相同或等同的技术效果，为了简洁，在此不再赘述。

图6是根据本申请实施例的算力分配装置的结构示意图，该装置可以对应于其他实施例中的网络侧设备。如图6所示，装置600包括如下模块。

接收模块601，用于接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

确定模块602，用于基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

发送模块603，用于将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。

可选地，作为一个实施例，所述接收模块601，还用于以下至少一项：

接收来自所述终端的所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

接收来自所述终端的算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。

可选地，作为一个实施例，所述确定模块602，还用于以下至少一项：

在所述算力请求包括所述算力需求信息的情况下，基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备；

在所述算力请求包括所述算力任务描述信息的情况下，基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备。

可选地，作为一个实施例，所述确定模块602，还用于：

预先获得多个算力设备的算力状态信息，所述算力状态信息包括以下至少一项：算力总量、算力使用量、算力类型、可用算力；

将所述算力需求信息与所述多个算力设备的算力状态信息进行匹配，确定相匹配的至少一个候选算力设备；

基于所述至少一个候选算力设备确定所述目标算力设备。

可选地，作为一个实施例，所述确定模块602，还用于：

向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；针对任一候选算力设备，若接收到所述候选算力设备返回的预留算力成功信息，则将所述候选算力设备确定为所述目标算力设备；或，

基于算力设备的优先级从高到低的顺序，向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；将所述至少一个候选算力设备中的第一候选算力设备确定为所述目标算力设备，所述第一候选算力设备为接收到所述算力预留请求并返回预留算力成功信息的算力设备；所述算力设备的优先级基于以下至少一项确定：算力设备的算力总量、算力总量与算力任务的匹配程度、算力设备与所述终端之间的路由距离。

其中，在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述发送模块603，还用于：

将多个目标算力设备的设备信息均发送给所述终端；或，

确定所述多个目标算力设备中的主设备和辅设备；将所述主设备的设备信息发送给所述终端，以及将所述辅设备的设备信息发送给所述主设备，由所述终端基于所述主设备的设备信息将所述算力任务发送给所述主设备，并由所述主设备将所述算力任务拆分后基于所述辅设备的设备信息分配给所述辅设备，以共同执行所述算力任务。

可选地，作为一个实施例，所述接收模块601，还用于接收来自所述终端的通知信息，所述通知信息由所述终端接收到所述目标算力设备返回的算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送；

所述发送模块603，还用于向所述目标算力设备发送算力释放请求，以释放所述目标算力设备为所述算力任务预留的算力。

根据本申请实施例的装置600可以参照对应本申请实施例的方法300的流程，并且，该装置600中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现方法300中的相应流程，并且能够达到相同或等同的技术效果，为了简洁，在此不再赘述。

图7是根据本申请实施例的算力执行装置的结构示意图，该装置可以对应于其他实施例中的目标算力设备。如图7所示，装置700包括如下模块。

接收模块701，用于接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

任务执行模块702，用于执行所述算力任务。

可选地，作为一个实施例，所述目标算力设备的个数为一个或多个，其中：

在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，所述任务执行模块702，还用于：

独立执行所述算力任务；或，

将所述算力任务进行拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定，所述其他算力设备完成算力任务后，将算力任务执行结果发送至所述目标算力设备；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述任务执行模块702，还用于：

执行来自所述终端的算力子任务，所述算力子任务由所述终端对所述算力任务进行拆分后得到。

可选地，作为一个实施例，所述任务执行模块702，还用于将算力任务执行结果发送给所述终端；

所述接收模块701，还用于接收来自所述网络侧设备的算力释放请求，所述算力释放请求由所述网络侧设备接收到所述终端的通知信息后发送，所述通知信息由所述终端接收到所述算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送给所述网络侧设备；基于所述算力释放请求，释放为所述算力任务预留的算力。

根据本申请实施例的装置700可以参照对应本申请实施例的方法400的流程，并且，该装置700中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现方法400中的相应流程，并且能够达到相同或等同的技术效果，为了简洁，在此不再赘述。

本申请实施例中的算力请求装置、算力分配装置和算力执行装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的算力请求装置、算力分配装置和算力执行装置能够分别实现图2至图4的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

可选的，如图8所示，本申请实施例还提供一种通信设备800，包括处理器801，存储器802，存储在存储器802上并可在所述处理器801上运行的程序或指令，例如，该通信设备800为终端时，该程序或指令被处理器801执行时实现上述算力请求方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果。该通信设备800为网络侧设备时，该程序或指令被处理器801执行时实现上述算力分配方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。该通信设备800为目标算力设备时，该程序或指令被处理器801执行时实现上述算力执行方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，通信接口用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。该终端实施例是与上述终端侧方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。具体地，图9为实现本申请实施例的一种终端的硬件结构示意图。

该终端900包括但不限于：射频单元901、网络模块902、音频输出单元903、输入单元904、传感器905、显示单元906、用户输入单元907、接口单元908、存储器909、以及处理器910等中的至少部分部件。

本领域技术人员可以理解，终端900还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器910逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图9中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元904可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)9041和麦克风9042，图形处理器9041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元906可包括显示面板9061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板9061。用户输入单元907包括触控面板9071以及其他输入设备9072。触控面板9071，也称为触摸屏。触控面板9071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备9072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

本申请实施例中，射频单元901将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器910处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元901包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。

存储器909可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器909可主要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器909可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或闪存。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。

处理器910可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器910可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器910中。

其中，射频单元910用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。

本申请实施例提供的终端900还可以实现上述算力请求方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种网络侧设备，包括处理器和通信接口，通信接口用于接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；处理器用于基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；通信接口还用于将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。该网络侧设备实施例是与上述网络侧设备方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该网络侧设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

具体地，本申请实施例还提供了一种网络侧设备。如图10所示，该网络设备1000包括：天线101、射频装置102、基带装置103。天线101与射频装置102连接。在上行方向上，射频装置102通过天线101接收信息，将接收的信息发送给基带装置103进行处理。在下行方向上，基带装置103对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置102，射频装置102对收到的信息进行处理后经过天线101发送出去。

上述频带处理装置可以位于基带装置103中，以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置103中实现，该基带装置103包括处理器104和存储器105。

基带装置103例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图10所示，其中一个芯片例如为处理器104，与存储器105连接，以调用存储器105中的程序，执行以上方法实施例中所示的网络设备操作。

该基带装置103还可以包括网络接口106，用于与射频装置102交互信息，该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface，简称CPRI)。

具体地，本发明实施例的网络侧设备还包括：存储在存储器105上并可在处理器104上运行的指令或程序，处理器104调用存储器105中的指令或程序执行图6所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述算力请求方法实施例的各个过程，或实现上述算力分配方法实施例的各个过程，或实现上述算力执行方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述算力请求方法实施例的各个过程，或实现上述算力分配方法实施例的各个过程，或实现上述算力执行方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。

本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述算力请求方法实施例的各个过程，或实现上述算力分配方法实施例的各个过程，或实现上述算力执行方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims

一种算力请求方法，其中，包括：

终端向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。
根据权利要求1所述的方法，其中，向网络侧设备发送针对算力任务的算力请求，包括以下至少一项：

向网络侧设备发送所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

向网络侧设备发送算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。
根据权利要求2所述的方法，其中，终端向网络侧设备发送算力请求之前，所述方法还包括：

所述终端中的目标应用发送所述算力请求给所述终端；

其中，在所述目标应用发送的算力请求包括所述算力任务描述信息，所述终端发送的算力请求包括所述算力需求信息的情况下，所述方法还包括：

基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；

将所述算力需求信息发送给所述网络侧设备。
根据权利要求1所述的方法，其中，所述设备信息包括以下至少一项：设备地址信息、设备标识符；其中，基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，包括：

基于所述设备地址信息和所述设备标识符中的至少一项，与所述目标算力设备建立连接；

在成功建立连接的情况下，将所述算力任务发送给所述目标算力设备。
根据权利要求1所述的方法，其中，

所述目标算力设备的个数为一个或多个；

其中，在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，所述目标算力设备用于独立执行所述算力任务，或，所述目标算力设备用于将所述算力任务拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，包括：

将所述算力任务进行拆分，得到多个算力子任务；

将所述多个算力子任务发送给多个目标算力设备，不同的目标算力设备用于执行不同的算力子任务。
根据权利要求1所述的方法，其中，在将所述算力任务发送给所述目标算力设备后，所述方法还包括：

接收所述目标算力设备返回的算力任务执行结果；

在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下，向所述网络侧设备发送通知信息，所述通知信息用于所述网络侧设备释放为所述算力任务预留的算力。
一种算力分配方法，其中，包括：

网络侧设备接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。
根据权利要求7所述的方法，其中，接收来自终端的算力请求，包括以下至少一项：

接收来自所述终端的所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

接收来自所述终端的算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。
根据权利要求8所述的方法，其中，基于所述算力请求确定目标算力设备，包括以下至少一项：

在所述算力请求包括所述算力需求信息的情况下，基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备；

在所述算力请求包括所述算力任务描述信息的情况下，基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备。
根据权利要求9所述的方法，其中，基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备，包括：

预先获得多个算力设备的算力状态信息，所述算力状态信息包括以下至少一项：算力总量、算力使用量、算力类型、可用算力；

将所述算力需求信息与所述多个算力设备的算力状态信息进行匹配，确定相匹配的至少一个候选算力设备；

基于所述至少一个候选算力设备确定所述目标算力设备。
根据权利要求10所述的方法，其中，基于所述至少一个候选算力设备确定所述目标算力设备，包括：

向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；针对任一候选算力设备，若接收到所述候选算力设备返回的预留算力成功信息，则将所述候选算力设备确定为所述目标算力设备；或，

基于算力设备的优先级从高到低的顺序，向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；将所述至少一个候选算力设备中的第一候选算力设备确定为所述目标算力设备，所述第一候选算力设备为接收到所述算力预留请求并返回预留算力成功信息的算力设备；所述算力设备的优先级基于以下至少一项确定：算力设备的算力总量、算力总量与算力任务的匹配程度、算力设备与所述终端之间的路由距离。
根据权利要求7所述的方法，其中，所述目标算力设备的个数为一个或多个；

其中，在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，包括：

将多个目标算力设备的设备信息均发送给所述终端；或，

确定所述多个目标算力设备中的主设备和辅设备；将所述主设备的设备信息发送给所述终端，以及将所述辅设备的设备信息发送给所述主设备，由所述终端基于所述主设备的设备信息将所述算力任务发送给所述主设备，并由所述主设备将所述算力任务拆分后基于所述辅设备的设备信息分配给所述辅设备，以共同执行所述算力任务。
根据权利要求7所述的方法，其中，在将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端后，所述方法还包括：

接收来自所述终端的通知信息，所述通知信息由所述终端接收到所述目标算力设备返回的算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送；

向所述目标算力设备发送算力释放请求，以释放所述目标算力设备为所述算力任务预留的算力。
一种算力执行方法，其中，包括：

目标算力设备接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

执行所述算力任务。
根据权利要求14所述的方法，其中，所述目标算力设备的个数为一个或多个，其中：

在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，执行所述算力任务，包括：

独立执行所述算力任务；或，

将所述算力任务进行拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定，所述其他算力设备完成算力任务后，将算力任务执行结果发送至所述目标算力设备；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，执行所述算力任务，包括：

执行来自所述终端的算力子任务，所述算力子任务由所述终端对所述算力任务进行拆分后得到。
根据权利要求14所述的方法，其中，执行所述算力任务后，所述方法还包括：

将算力任务执行结果发送给所述终端；

接收来自所述网络侧设备的算力释放请求，所述算力释放请求由所述网络侧设备接收到所述终端的通知信息后发送，所述通知信息由所述终端接收到所述算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送给所述网络侧设备；

基于所述算力释放请求，释放为所述算力任务预留的算力。
一种算力请求装置，其中，包括：

第一发送模块，用于向网络侧设备发送算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

接收模块，用于接收所述网络侧设备返回的目标算力设备的设备信息，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

第二发送模块，用于基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，由所述目标算力设备执行所述算力任务。
根据权利要求17所述的装置，其中，所述第一发送模块，还用于以下至少一项：

向网络侧设备发送所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

向网络侧设备发送算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。
根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一发送模块，还用于：发送所述算力请求给所述终端；

其中，在所述目标应用发送的算力请求包括所述算力任务描述信息，所述终端发送的算力请求包括所述算力需求信息的情况下，基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；

将所述算力需求信息发送给所述网络侧设备。
根据权利要求17所述的装置，其中，所述设备信息包括以下至少一项：设备地址信息、设备标识符；其中，所述第二发送模块，还用于：

基于所述设备地址信息和所述设备标识符中的至少一项，与所述目标算力设备建立连接；

在成功建立连接的情况下，将所述算力任务发送给所述目标算力设备。
根据权利要求17所述的装置，其中，

所述目标算力设备的个数为一个或多个；

其中，在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，所述目标算力设备用于独立执行所述算力任务，或，所述目标算力设备用于将所述算力任务拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述第二发送模块，还用于：

将所述算力任务进行拆分，得到多个算力子任务；

将所述多个算力子任务发送给多个目标算力设备，不同的目标算力设备用于执行不同的算力子任务。
根据权利要求17所述的装置，其中，

所述接收模块，还用于接收所述目标算力设备返回的算力任务执行结果；

所述第一发送模块，还用于在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下，向所述网络侧设备发送通知信息，所述通知信息用于所述网络侧设备释放为所述算力任务预留的算力。
一种算力分配装置，其中，包括：

接收模块，用于接收来自终端的算力请求，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力；

确定模块，用于基于所述算力请求确定目标算力设备，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

发送模块，用于将所述目标算力设备的设备信息发送给所述终端，由所述终端基于所述设备信息将所述算力任务发送给所述目标算力设备，并由所述目标算力设备执行所述算力任务。
根据权利要求23所述的装置，其中，所述接收模块，还用于以下至少一项：

接收来自所述终端的所述算力任务的算力需求信息，所述算力需求信息用于确定匹配算力需求的目标算力设备，所述算力需求信息包括以下至少一项：算力任务所需的算力总量、算力任务所需的算力类型、算力任务的期望完成时间、算力任务所需的算法模型信息；

接收来自所述终端的算力任务描述信息，所述算力任务描述信息用于确定所述算力需求信息，所述算力任务描述信息包括以下至少一项：算力任务类型、算力任务所需的算法模型的类型、算力任务的任务量描述、算力任务的期望完成时间范围、算力任务的期望完成成功率。
根据权利要求24所述的装置，其中，所述确定模块，还用于以下至少一项：

在所述算力请求包括所述算力需求信息的情况下，基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备；

在所述算力请求包括所述算力任务描述信息的情况下，基于所述算力任务描述信息确定所述算力需求信息；基于所述算力需求信息确定所述目标算力设备。
根据权利要求25所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

预先获得多个算力设备的算力状态信息，所述算力状态信息包括以下至少一项：算力总量、算力使用量、算力类型、可用算力；

将所述算力需求信息与所述多个算力设备的算力状态信息进行匹配，确定相匹配的至少一个候选算力设备；

基于所述至少一个候选算力设备确定所述目标算力设备。
根据权利要求26所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；针对任一候选算力设备，若接收到所述候选算力设备返回的预留算力成功信息，则将所述候选算力设备确定为所述目标算力设备；或，

基于算力设备的优先级从高到低的顺序，向所述至少一个候选算力设备发送算力预留请求；将所述至少一个候选算力设备中的第一候选算力设备确定为所述目标算力设备，所述第一候选算力设备为接收到所述算力预留请求并返回预留算力成功信息的算力设备；所述算力设备的优先级基于以下至少一项确定：算力设备的算力总量、算力总量与算力任务的匹配程度、算力设备与所述终端之间的路由距离。
根据权利要求23所述的装置，其中，所述目标算力设备的个数为一个或多个；

其中，在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述发送模块，还用于：

将多个目标算力设备的设备信息均发送给所述终端；或，

确定所述多个目标算力设备中的主设备和辅设备；将所述主设备的设备信息发送给所述终端，以及将所述辅设备的设备信息发送给所述主设备，由所述终端基于所述主设备的设备信息将所述算力任务发送给所述主设备，并由所述主设备将所述算力任务拆分后基于所述辅设备的设备信息分配给所述辅设备，以共同执行所述算力任务。
根据权利要求23所述的装置，其中，

所述接收模块，还用于接收来自所述终端的通知信息，所述通知信息由所述终端接收到所述目标算力设备返回的算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送；

所述发送模块，还用于向所述目标算力设备发送算力释放请求，以释放所述目标算力设备为所述算力任务预留的算力。
一种算力执行装置，其中，包括：

接收模块，用于接收来自终端的算力任务，所述算力任务由所述终端基于所述目标算力设备的设备信息发送，所述设备信息由网络侧设备在接收到所述终端的算力请求并确定所述目标算力设备后返回给所述终端，所述算力请求用于为所述终端中的算力任务请求算力，所述目标算力设备包括具有算力能力的设备或设备集群；

任务执行模块，用于执行所述算力任务。
根据权利要求30所述的装置，其中，所述目标算力设备的个数为一个或多个，其中：

在所述目标算力设备的个数为一个的情况下，所述任务执行模块，还用于：

独立执行所述算力任务；或，

将所述算力任务进行拆分后分配给其他算力设备，以共同执行所述算力任务，所述其他算力设备由所述网络侧设备确定，所述其他算力设备完成算力任务后，将算力任务执行结果发送至所述目标算力设备；

在所述目标算力设备的个数为多个的情况下，所述任务执行模块，还用于：

执行来自所述终端的算力子任务，所述算力子任务由所述终端对所述算力任务进行拆分后得到。
根据权利要求30所述的装置，其中，

所述任务执行模块，还用于将算力任务执行结果发送给所述终端；

所述接收模块，还用于接收来自所述网络侧设备的算力释放请求，所述算力释放请求由所述网络侧设备接收到所述终端的通知信息后发送，所述通知信息由所述终端接收到所述算力任务执行结果后，在确定所述算力任务执行结果满足预设条件或基于所述算力任务执行结果确定所述算力任务执行成功的情况下发送给所述网络侧设备；基于所述算力释放请求，释放为所述算力任务预留的算力。
一种终端，其中，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的算力请求方法的步骤。
一种网络侧设备，其中，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求7至13任一项所述的算力分配方法的步骤。
一种目标算力设备，其中，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求14至16任一项所述的算力执行方法的步骤。
一种可读存储介质，其中，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的算力请求方法，或者实现如权利要求7至13任一项所述的算力分配方法的步骤，或者实现如权利要求14至16任一项所述的算力执行方法的步骤。