一种基于AIGC的算力共享系统

摘要

本发明提供了一种基于AIGC的算力共享系统，所述系统包括资源注册管理模块、智能调度模块、性能监控模块和交互模块；所述资源注册管理模块用于管理参与共享的计算资源；所述智能调度模块用于根据计算资源状态智能分配计算任务至对应的计算资源；所述性能监控模块用于监控各计算资源的运行状态和任务执行情况；所述交互模块用于完成用户与系统之间的交互；本发明通过对于计算资源与计算任务之间的智能匹配，从而提高了系统的资源利用效率。

权利要求

1.一种基于AIGC的算力共享系统，其特征在于，所述系统包括资源注册管理模块、智能调度模块、性能监控模块和交互模块；

所述资源注册管理模块用于管理参与共享的计算资源；所述智能调度模块用于根据计算资源状态智能分配计算任务至对应的计算资源；所述性能监控模块用于监控各计算资源的运行状态和任务执行情况；所述交互模块用于完成用户与系统之间的交互；

所述资源注册管理模块管理计算资源的具体内容包括登记和分类参与共享的计算资源信息，包括各计算资源的硬件规格信息、使用寿命信息和计算能力信息；

所述资源注册管理模块还包括更新单元，所述更新单元用于更新各计算资源的使用寿命信息；

所述性能监控模块监控的具体内容包括各计算资源的运行状态、计算资源的使用率和计算任务的执行情况；

所述智能调度模块包括接收单元、匹配单元和调度执行单元，所述接收单元用于接收用户发送的计算任务请求，所述匹配单元用于完成计算任务与计算资源之间的匹配，所述调度执行单元用于根据匹配单元的匹配结果控制计算资源执行相应的计算任务；

所述匹配单元在完成计算任务与计算资源的匹配之前，根据资源注册管理模块登记的计算资源信息基于AIGC技术为每个计算资源设置优先级指数，所述优先级指数满足下式：；

其中，为某计算资源的优先级指数，为该计算资源的剩余使用寿命， 为该计算资源的总使用寿命，为该计算资源的计算能力，通过该计算资源的硬件规格信息获取；

所述计算资源的计算能力通过下式获取：

；

其中，为某计算资源的计算能力， 为CPU性能指数， 为设定的最大CPU性能指数， 为内存性能指数， 为设定的最大内存性能指数， 为存储速度性能指数，为设定的最大存储速度性能指数；、和 为权重因子，其数值根据计算任务类型不同调节；

所述CPU性能指数 满足：

；

其中，为该计算资源的CPU核心数，为该计算资源CPU的时钟频率；

所述内存性能指数 为该计算资源的内存大小；

所述存储速度性能指数 满足：

；

其中， 为该计算资源的数据读取速度； 为该计算资源的数据写入速度。

2.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的算力共享系统，其特征在于，所述匹配单元执行所述计算任务与计算资源之间匹配的具体过程包括：S31：获取当前接收单元中的计算任务；

S32：获取各计算资源当前的运行状态和使用率，并提取出未运行的计算资源和使用率未达到100%的计算资源；

S33：将未运行的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；在当前未运行的计算资源分配完毕计算任务后，如还存在计算任务没有分配，进入下一步骤；

S34：将S32步骤中使用率未达到100%的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务。

3.一种基于AIGC的算力共享方法，应用于如权利要求2所述的基于AIGC的算力共享系统，其特征在于，所述方法包括：S1：资源注册和更新：计算资源提供者通过资源注册管理模块登记其计算资源；

S2：提交计算任务：用户通过交互模块上传提交计算任务；

S3：资源匹配：计算优先级指数，并根据优先级指数为各计算任务匹配对应的计算资源；

S4：执行计算任务：根据上一步骤的匹配结果使各计算资源执行对应的计算任务，并实时监控任务执行情况和计算资源的使用率；

S5：结果反馈：计算任务完成后，计算结果通过交互模块传输至用户，用户从而可以查看和下载计算结果。

说明书

一种基于AIGC的算力共享系统

技术领域

[0001] 本发明涉及算力共享系统领域，尤其涉及一种基于AIGC的算力共享系统。

背景技术

[0002] 在当前的技术环境下，随着人工智能、大数据分析、科学计算等领域的迅猛发展，对高效、可靠的计算资源的需求急剧增加；特别是在处理复杂的数据分析、机器学习训练或大规模计算任务时，单个用户或组织往往难以承担所需的高昂计算资源成本；此外，随着云计算技术的普及和发展，通过网络共享计算资源已成为一种趋势；传统的资源分配方法往往无法充分利用分布式计算资源的潜力，同时也缺乏足够的灵活性来适应不断变化的计算需求；AIGC技术可利用先进的人工智能算法自动创建、优化和调整内容，这在算力共享领域意味着能够智能地管理和调度计算资源。

[0003] 查阅相关已公开技术方案，公开号为CN113535343B的技术提出提供了一种基于网络调度的算力共享方法及相关产品，应用于分布式计算系统，所述分布式计算系统包括应用功能网元、计算协作端和计算需求端；方法包括：首先应用功能网元接收到来自所述计算协作端或计算需求端的算力服务请求信息后，向预设目标发送算力服务能力询问信息，其中，所述预设目标包括计算协作端和/或计算需求端，接着应用功能网元接收来自预设目标的响应信息，并根据响应信息提供算力共享方法服务，最后所述应用功能网元接收通知信息，其中，所述通知信息包括所述预设目标确定所述算力共享方法服务完成时发出的的通知信息；通过上述方法，有利于提高算力共享方法的高效性和便捷性；但该方案无法根据计算资源的使用寿命和计算能力动态的对计算任务的分配作出调整，从而导致计算资源的不均衡使用和计算效率降低。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种基于AIGC的算力共享系统。

[0005] 本发明采用如下技术方案：

[0006] 一种基于AIGC的算力共享系统，所述系统包括资源注册管理模块、智能调度模块、性能监控模块和交互模块；

[0007] 所述资源注册管理模块用于管理参与共享的计算资源；所述智能调度模块用于根据计算资源状态智能分配计算任务至对应的计算资源；所述性能监控模块用于监控各计算资源的运行状态和任务执行情况；所述交互模块用于完成用户与系统之间的交互；

[0008] 所述资源注册管理模块管理计算资源的具体内容包括登记和分类参与共享的计算资源信息，包括各计算资源的硬件规格信息、使用寿命信息和计算能力信息；

[0009] 所述资源注册管理模块还包括更新单元，所述更新单元用于更新各计算资源的使用寿命信息；

[0010] 所述性能监控模块监控的具体内容包括各计算资源的运行状态、计算资源的使用率和计算任务的执行情况；

[0011] 进一步的，所述智能调度模块包括接收单元、匹配单元和调度执行单元，所述接收单元用于接收用户发送的计算任务请求，所述匹配单元用于完成计算任务与计算资源之间的匹配，所述调度执行单元用于根据匹配单元的匹配结果控制计算资源执行相应的计算任务；

[0012] 进一步的，所述匹配单元在完成计算任务与计算资源的匹配之前，根据资源注册管理模块登记的计算资源信息基于AIGC技术为每个计算资源设置优先级指数，所述优先级指数满足下式：

[0013] ；

[0014] 其中，为某计算资源的优先级指数，为该计算资源的剩余使用寿命， 为该计算资源的总使用寿命，为该计算资源的计算能力，通过该计算资源的硬件规格信息获取；

[0015] 进一步的，所述匹配单元执行所述计算任务与计算资源之间匹配的具体过程包括：

[0016] S31：获取当前接收单元中的计算任务；

[0017] S32：获取各计算资源当前的运行状态和使用率，并提取出未运行的计算资源和使用率未达到100%的计算资源；

[0018] S33：将未运行的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；在当前未运行的计算资源分配完毕计算任务后，如还存在计算任务没有分配，进入下一步骤；

[0019] S34：将S32步骤中使用率未达到100%的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；

[0020] 一种基于AIGC的算力共享方法，应用于一种基于AIGC的算力共享系统，所述方法包括：

[0021] S1：资源注册和更新：计算资源提供者通过资源注册管理模块登记其计算资源；

[0022] S2：提交计算任务：用户通过交互模块上传提交计算任务；

[0023] S3：资源匹配：计算优先级指数，并根据优先级指数为各计算任务匹配对应的计算资源；

[0024] S4：执行计算任务：根据上一步骤的匹配结果使各计算资源执行对应的计算任务，并实时监控任务执行情况和计算资源的使用率；

[0025] S5：结果反馈：计算任务完成后，计算结果通过交互模块传输至用户，用户从而可以查看和下载计算结果。

[0026] 本发明所取得的有益效果是：

[0027] 本发明通过资源注册管理模块的更新单元能够确保所有计算资源的信息保持最新，提高资源分配的准确性；

[0028] 通过设置性能监控模块，可实时追踪资源的运行状态和任务执行情况，有助于及时发现和解决问题；保证了系统稳定性和可靠性；

[0029] 通过设置智能调度模块，使得系统能够确保计算资源得到最有效的利用，减少资源闲置情况；通过设定优先级指数，综合考虑了计算资源的剩余使用寿命和计算能力，实现了智能化和动态的资源分配；这种方法不仅提高了资源利用效率，防止了资源的过早磨损，还根据计算能力的强弱缩短了计算任务的计算时间；适应了多样化的计算任务需求。

附图说明

[0030] 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。

[0031] 图1为本发明整体模块示意图。

[0032] 图2为本发明基于AIGC的算力共享方法流程示意图。

[0033] 图3为本发明匹配单元执行计算任务与计算资源之间匹配的方法流程示意图。

具体实施方式

[0034] 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将详细描述将是显而易见的。

[0035] 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。

[0036] 实施例一：如图1所示，本实施例提供一种基于AIGC的算力共享系统，所述系统包括资源注册管理模块、智能调度模块、性能监控模块和交互模块；

[0037] 所述资源注册管理模块用于管理参与共享的计算资源；所述智能调度模块用于根据计算资源状态智能分配计算任务至对应的计算资源；所述性能监控模块用于监控各计算资源的运行状态和任务执行情况；所述交互模块用于完成用户与系统之间的交互；

[0038] 所述资源注册管理模块管理计算资源的具体内容包括登记和分类参与共享的计算资源信息，包括各计算资源的硬件规格信息、使用寿命信息和计算能力信息；

[0039] 所述资源注册管理模块还包括更新单元，所述更新单元用于更新各计算资源的使用寿命信息；

[0040] 所述性能监控模块监控的具体内容包括各计算资源的运行状态、计算资源的使用率和计算任务的执行情况；

[0041] 进一步的，所述智能调度模块包括接收单元、匹配单元和调度执行单元，所述接收单元用于接收用户发送的计算任务请求，所述匹配单元用于完成计算任务与计算资源之间的匹配，所述调度执行单元用于根据匹配单元的匹配结果控制计算资源执行相应的计算任务；

[0042] 进一步的，所述匹配单元在完成计算任务与计算资源的匹配之前，根据资源注册管理模块登记的计算资源信息基于AIGC技术为每个计算资源设置优先级指数，所述优先级指数满足下式：

[0043] ；

[0044] 其中，为某计算资源的优先级指数，为该计算资源的剩余使用寿命， 为该计算资源的总使用寿命，为该计算资源的计算能力，通过该计算资源的硬件规格信息获取；

[0045] 进一步的，如图3所示，所述匹配单元执行所述计算任务与计算资源之间匹配的具体过程包括：

[0046] S31：获取当前接收单元中的计算任务；

[0047] S32：获取各计算资源当前的运行状态和使用率，并提取出未运行的计算资源和使用率未达到100%的计算资源；

[0048] S33：将未运行的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；在当前未运行的计算资源分配完毕计算任务后，如还存在计算任务没有分配，进入下一步骤；

[0049] S34：将S32步骤中使用率未达到100%的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；

[0050] 如图2所示，本实施例提供一种基于AIGC的算力共享方法，应用于一种基于AIGC的算力共享系统，所述方法包括：

[0051] S1：资源注册和更新：计算资源提供者通过资源注册管理模块登记其计算资源；

[0052] S2：提交计算任务：用户通过交互模块上传提交计算任务；

[0053] S3：资源匹配：计算优先级指数，并根据优先级指数为各计算任务匹配对应的计算资源；

[0054] S4：执行计算任务：根据上一步骤的匹配结果使各计算资源执行对应的计算任务，并实时监控任务执行情况和计算资源的使用率；

[0055] S5：结果反馈：计算任务完成后，计算结果通过交互模块传输至用户，用户从而可以查看和下载计算结果。

[0056] 实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进；

[0057] 本实施例提供一种基于AIGC的算力共享系统，所述系统包括资源注册管理模块、智能调度模块、性能监控模块和交互模块；

[0058] 所述资源注册管理模块用于管理参与共享的计算资源；所述智能调度模块用于根据计算资源状态智能分配计算任务至对应的计算资源；所述性能监控模块用于监控各计算资源的运行状态和任务执行情况；所述交互模块用于完成用户与系统之间的交互；

[0059] 所述资源注册管理模块管理计算资源的具体内容包括登记和分类参与共享的计算资源信息，包括各计算资源的硬件规格信息、使用寿命信息和计算能力信息；

[0060] 所述资源注册管理模块还包括更新单元，所述更新单元用于更新各计算资源的使用寿命信息；

[0061] 所述性能监控模块监控的具体内容包括各计算资源的运行状态、计算资源的使用率和计算任务的执行情况；

[0062] 进一步的，所述智能调度模块包括接收单元、匹配单元和调度执行单元，所述接收单元用于接收用户发送的计算任务请求，所述匹配单元用于完成计算任务与计算资源之间的匹配，所述调度执行单元用于根据匹配单元的匹配结果控制计算资源执行相应的计算任务；

[0063] 进一步的，所述资源注册管理模块管理的计算资源信息还包括计算资源的计算能力信息，所述计算资源的计算能力通过下式获取：

[0064] ；

[0065] 其中，为某计算资源的计算能力， 为CPU性能指数， 为设定的最大CPU性能指数， 为内存性能指数， 为设定的最大内存性能指数， 为存储速度性能指数，为设定的最大存储速度性能指数；、和 为权重因子，其数值根据计算任务类型不同调节；

[0066] 进一步的，所述CPU性能指数 满足：

[0067] ；

[0068] 其中，为该计算资源的CPU核心数，为该计算资源CPU的时钟频率；

[0069] 所述内存性能指数 为该计算资源的内存大小；

[0070] 所述存储速度性能指数 满足：

[0071] ；

[0072] 其中， 为该计算资源的数据读取速度； 为该计算资源的数据写入速度；

[0073] 进一步的，所述匹配单元在完成计算任务与计算资源的匹配之前，根据资源注册管理模块登记的计算资源信息基于AIGC技术为每个计算资源设置优先级指数，所述优先级指数满足下式：

[0074] ；

[0075] 其中，为某计算资源的优先级指数，为该计算资源的剩余使用寿命， 为该计算资源的总使用寿命，为该计算资源的计算能力，通过该计算资源的硬件规格信息获取；

[0076] 本实施例中，所述匹配单元执行所述计算任务与计算资源之间匹配的具体过程包括：

[0077] S31：获取当前接收单元中的计算任务，并根据计算任务类型将计算任务分类为计算密集型任务和数据密集型任务；如将视频渲染类任务分类为计算密集型任务，将大规模日志分析任务分类为数据密集型任务；

[0078] S32：获取各计算资源当前的运行状态和使用率，并提取出未运行的计算资源和使用率未达到100%的计算资源；

[0079] S33：将未运行的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务，在当前未运行的计算资源分配完毕计算任务后，如还存在计算任务没有分配，进入下一步骤；

[0080] S34：将S32步骤中使用率未达到100%的计算资源按优先级指数进行排序，并根据优先级指数从大到小分配计算任务；

[0081] 进一步的，所述步骤S33中，对于当前未运行的计算资源分配计算任务的具体过程包括：

[0082] S331：提取出当前计算任务中的计算密集型任务；

[0083] S332：提取未运行的计算资源，并计算各个计算资源的优先级指数，此时对于各计算资源的优先级指数计算中，设定 ， ， ，并将各计算资源按优先级指数从大到小分配计算密集型任务；

[0084] S333：提取出当前计算任务中的数据密集型任务；

[0085] S334：提取S332步骤分配完毕后使用率未达到100%的计算资源，并计算各个计算资源的优先级指数，此时对于各计算资源的优先级指数计算中，设定 ， ，，并将各计算资源按优先级指数从大到小分配数据密集型任务；

[0086] 进一步的，所述步骤S34中，对于当前使用率未达到100%的计算资源分配计算任务的具体过程包括：

[0087] S341：提取出当前计算任务中的计算密集型任务；

[0088] S342：提取当前使用率未达到100%的计算资源，并计算各个计算资源的优先级指数，此时对于各计算资源的优先级指数计算中，设定 ， ， ，并将各计算资源按优先级指数从大到小分配计算密集型任务；

[0089] S343：提取出当前计算任务中的数据密集型任务；

[0090] S344：提取S342步骤分配完毕后使用率仍未达到100%的计算资源，并计算各个计算资源的优先级指数，此时对于各计算资源的优先级指数计算中，设定 ， ，，并将各计算资源按优先级指数从大到小分配数据密集型任务；

[0091] 进一步的，所述交互模块为用户提供交互界面来完成用户与系统之间的交互是，所述交互界面包括管理者界面和用户界面，所述管理者界面及其具体展示内容包括：

[0092] 资源管理界面：显示所有已注册的计算资源信息，包括硬件规格、使用状态和性能指标；

[0093] 系统监控界面：提供系统整体的性能监控，包括各计算资源的使用率、故障率和系统负载；

[0094] 任务管理界面：监控所有进行中的计算任务信息，包括任务分配信息、执行状态信息和计算任务的历史记录信息；

[0095] 用户管理界面：管理用户账户信息，包括用户权限设置、账户状态信息和使用历史信息；

[0096] 所述用户界面机器具体展示内容包括：

[0097] 任务提交界面：用户可以通过此界面提交他们的计算任务；

[0098] 状态监控界面：提供实时监控功能，让用户可以追踪其任务的执行状态、资源使用情况和预计完成时间；

[0099] 结果获取界面：用户可以通过此界面下载或直接查看他们计算任务的结果；

[0100] 本实施例根据不同的计算任务类型，动态的对优先级指数进行调整，能够进一步确保各计算任务能够分配给最合适的计算资源，从而显著提高资源利用率，同时保证不同类型任务的性能需求得到满足；

[0101] 本实施例提供一种基于AIGC的算力共享方法，应用于一种基于AIGC的算力共享系统，所述方法包括：

[0102] S1：资源注册和更新：计算资源提供者通过资源注册管理模块登记其计算资源；

[0103] S2：提交计算任务：用户通过交互模块上传提交计算任务；

[0104] S3：资源匹配：计算优先级指数，并根据优先级指数为各计算任务匹配对应的计算资源；

[0105] S4：执行计算任务：根据上一步骤的匹配结果使各计算资源执行对应的计算任务，并实时监控任务执行情况和计算资源的使用率；

[0106] S5：结果反馈：计算任务完成后，计算结果通过交互模块传输至用户，用户从而可以查看和下载计算结果。

[0107] 以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。