基于算力度量的算力調(diào)度策略研究

摘要：隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，算力成了重要的資源，其調(diào)度策略對(duì)于資源利用效率有著重要影響。本文概述了算力度量的基本概念與方法，探討了算力度量如何驅(qū)動(dòng)有效的算力調(diào)度策略。通過引入算力度量，本文設(shè)計(jì)了一套動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)算力資源的優(yōu)化分配。研究表明，基于算力度量的調(diào)度策略能夠在保證服務(wù)水平協(xié)議的前提下，提高系統(tǒng)的總體性能。

關(guān)鍵詞：算力度量；算力調(diào)度策略；資源利用效率；服務(wù)水平協(xié)議；動(dòng)態(tài)調(diào)度

一、引言

在快速演進(jìn)的計(jì)算環(huán)境中，算力作為一項(xiàng)核心資源，其優(yōu)化調(diào)度顯得尤為關(guān)鍵。算力度量作為評(píng)估計(jì)算資源的基石，為調(diào)度策略提供了定量化的依據(jù)。本文旨在通過算力度量，提出一套高效的算力調(diào)度策略，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的計(jì)算應(yīng)用需求和日益復(fù)雜的資源管理問題。本文將詳細(xì)分析算力度量在調(diào)度策略中的作用，設(shè)計(jì)與評(píng)估基于算力度量的調(diào)度策略，并通過實(shí)際案例測(cè)試其實(shí)施效果，以期為云服務(wù)提供商以及數(shù)據(jù)中心的資源管理提供新的視角和改進(jìn)方法。

二、算力度量概述

算力度量是對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行定量分析的重要手段，它為計(jì)算任務(wù)的調(diào)度提供了科學(xué)依據(jù)。傳統(tǒng)的算力度量方式通常以中央處理器的時(shí)鐘頻率為基礎(chǔ)，隨著多核處理器和并行計(jì)算技術(shù)的普及，這一度量方式已不足以全面反映計(jì)算資源的真實(shí)能力。

新的算力度量需要考慮多個(gè)維度，包括但不限于中央處理器性能、內(nèi)存帶寬、存儲(chǔ)速度以及網(wǎng)絡(luò)吞吐量等。在這個(gè)基礎(chǔ)上，算力度量發(fā)展出了更為復(fù)雜的模型，這些模型能夠綜合考慮硬件的多項(xiàng)性能指標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化為對(duì)于應(yīng)用性能影響的度量。例如，浮點(diǎn)運(yùn)算能力成了衡量超級(jí)計(jì)算機(jī)和高性能計(jì)算集群能力的標(biāo)準(zhǔn)。此外，還有整體B5mg8ls97YjItxoZWUX/gA==的系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如標(biāo)準(zhǔn)評(píng)測(cè)工具，它們通過運(yùn)行一系列預(yù)定義的測(cè)試程序來評(píng)估計(jì)算系統(tǒng)的綜合性能。算力度量不應(yīng)僅局限于對(duì)硬件性能的直接評(píng)估，還應(yīng)涵蓋算力的可用性和穩(wěn)定性。在分布式計(jì)算環(huán)境中，算力的可用性尤為關(guān)鍵，因?yàn)樗苯佑绊懭蝿?wù)調(diào)度的效率和系統(tǒng)的魯棒性。因此，為了更好地滿足高可用性要求，算力度量還需要結(jié)合故障率、維護(hù)時(shí)間、系統(tǒng)冗余等因素。算力度量對(duì)調(diào)度策略的制定至關(guān)重要，它使得調(diào)度系統(tǒng)能夠智能化分配任務(wù)，確保每個(gè)任務(wù)都能得到適當(dāng)?shù)馁Y源以優(yōu)化其執(zhí)行效率。在云計(jì)算環(huán)境中，算力度量可以幫助云服務(wù)提供商以更加精細(xì)化的方式管理和分配龐大的計(jì)算資源，從而滿足不同用戶的需求，并使資源利用效率最大化[1]。

三、 算力度量驅(qū)動(dòng)的算力調(diào)度策略

（一） 算力度量在調(diào)度策略中的作用

在調(diào)度策略的制定中，算力度量扮演著橋梁和紐帶的角色，它將計(jì)算任務(wù)的需求與計(jì)算資源的供給緊密聯(lián)系起來。算力度量提供了一種量化的方法，能夠精確地評(píng)估和比較不同計(jì)算資源的能力。通過這一度量，調(diào)度系統(tǒng)可以對(duì)任務(wù)進(jìn)行合理分配，確保每個(gè)任務(wù)都能在最合適的資源上執(zhí)行，以達(dá)到時(shí)間效率和能源消耗的最優(yōu)化。調(diào)度策略依賴于算力度量來預(yù)測(cè)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間，優(yōu)化資源的分配和使用。例如，在負(fù)載均衡中，算力度量指導(dǎo)調(diào)度器將任務(wù)分配給當(dāng)前負(fù)載較低的節(jié)點(diǎn)，避免了計(jì)算熱點(diǎn)和資源瓶頸的產(chǎn)生。

算力度量還可以輔助檢測(cè)到系統(tǒng)中的異常情況，如資源的過度使用或者未充分利用，從而及時(shí)調(diào)整策略，維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

算力度量在支持彈性計(jì)算方面發(fā)揮了重要作用。在云計(jì)算環(huán)境中，資源的需求是動(dòng)態(tài)變化的，算力度量能夠幫助調(diào)度系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)這些變化，動(dòng)態(tài)地?cái)U(kuò)展或收縮資源池，以適應(yīng)任務(wù)負(fù)載的波動(dòng)。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整策略的實(shí)現(xiàn)，使得計(jì)算資源能夠更加精準(zhǔn)地匹配應(yīng)用需求，從而提高了資源利用效率并減少了不必要的成本開銷。

（二）基于算力度量的調(diào)度策略設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)一套基于算力度量的調(diào)度策略，需要細(xì)致考慮資源的性能指標(biāo)和任務(wù)的具體需求。策略設(shè)計(jì)的核心在于構(gòu)建一個(gè)有效的算力模型，該模型能夠綜合反映計(jì)算節(jié)點(diǎn)的處理能力，包括CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)性能。這個(gè)模型不僅要考慮硬件的原始性能，還要考慮ZFs6JHp+yseV2ZUWDEUsYw==系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性和能效比。

在這樣的模型基礎(chǔ)上，調(diào)度策略需要利用算力度量來確定任務(wù)與資源之間的最佳匹配。這樣的策略通常包含復(fù)雜的決策算法，能夠處理多種類型的計(jì)算任務(wù)，例如批處理作業(yè)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析等。策略還需考慮任務(wù)的優(yōu)先級(jí)、運(yùn)行時(shí)限和資源使用成本，從而形成一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。實(shí)施這一策略時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)需要能夠處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并根據(jù)算力度量的變化快速做出決策[2]。為了適應(yīng)計(jì)算環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，策略應(yīng)該具備自適應(yīng)性，能夠根據(jù)任務(wù)執(zhí)行的反饋信息自動(dòng)調(diào)整資源分配。同時(shí)，策略還應(yīng)該有能力進(jìn)行長(zhǎng)期規(guī)劃，通過預(yù)測(cè)未來的資源需求和可用性，提前安排資源，避免潛在的計(jì)算資源浪費(fèi)。

（三） 算力度量驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略評(píng)估

評(píng)估過程需要綜合考慮策略在實(shí)際部署中的執(zhí)行效果，具體包含資源利用率、任務(wù)完成時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量以及成本效益等關(guān)鍵性能指標(biāo)。此過程不僅可以論證策略的優(yōu)勢(shì)，還能發(fā)現(xiàn)策略潛在的不足，為策略的迭代優(yōu)化提供指導(dǎo)。資源利用率是評(píng)估調(diào)度策略的首要指標(biāo)，它體現(xiàn)了計(jì)算資源被有效利用的程度。高資源利用率意味著計(jì)算節(jié)點(diǎn)的空閑時(shí)間最小化，從而最大化了投資回報(bào)。調(diào)度策略的成功實(shí)施能夠確保資源不會(huì)因?yàn)檫^度集中或分配不均而閑置。任務(wù)完成時(shí)間亦是衡量調(diào)度策略性能的核心指標(biāo)。算力度量驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略應(yīng)致力于縮短任務(wù)的平均完成時(shí)間，這不僅提升了用戶滿意度，還增強(qiáng)了系統(tǒng)處理緊急任務(wù)的能力。通過實(shí)時(shí)跟蹤任務(wù)的進(jìn)度和資源的狀態(tài)，調(diào)度系統(tǒng)可以靈活調(diào)整資源分配，以適應(yīng)任務(wù)需求的變化。系統(tǒng)吞吐量反映了單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)能處理的任務(wù)數(shù)量。一個(gè)高效的調(diào)度策略將通過合理分配算力，以提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。吞吐量的增加通常意味著系統(tǒng)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)服務(wù)更多的用戶或完成更多的計(jì)算任務(wù)，這對(duì)于面向服務(wù)的計(jì)算平臺(tái)尤為重要。

成本效益分析是評(píng)估調(diào)度策略不可或缺的維度。優(yōu)秀的調(diào)度策略不僅提升性能，還要考慮經(jīng)濟(jì)因素，如運(yùn)營成本和能耗。算力度量驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略通過優(yōu)化資源分配，可以降低能源消耗，減少冷卻和維護(hù)開支，從而實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約。

此外，對(duì)調(diào)度策略的評(píng)估還需要包括策略的穩(wěn)定性和可靠性。在面對(duì)硬件故障、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等異常情況時(shí)，調(diào)度策略應(yīng)能夠快速恢復(fù)，保持服務(wù)的連續(xù)性[3]。此外，對(duì)調(diào)度策略的可擴(kuò)展性也需納入考量范圍，確保調(diào)度策略能適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的計(jì)算需求。

四、 算力度量驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略實(shí)現(xiàn)

（一）算力度量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與更新

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)使得系統(tǒng)能夠捕捉到計(jì)算環(huán)境中的任何變化，比如硬件性能波動(dòng)、節(jié)點(diǎn)故障或者資源的動(dòng)態(tài)加入和退出等。這些信息的及時(shí)更新，可以保證調(diào)度策略能夠在最新的系統(tǒng)狀態(tài)下做出決策，從而優(yōu)化資源分配和任務(wù)調(diào)度。

監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通常由一系列傳感器和監(jiān)測(cè)工具組成，這些工具能夠跟蹤各項(xiàng)資源的使用情況，如CPU使用率、內(nèi)存占用、磁盤I/O和網(wǎng)絡(luò)帶寬等。此外，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還需收集關(guān)于系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)負(fù)載、進(jìn)程狀態(tài)以及能耗數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過分析處理后，將轉(zhuǎn)換為算力度量，為調(diào)度系統(tǒng)提供決策支持。

實(shí)時(shí)更新算力度量的過程依賴于高效的數(shù)據(jù)處理能力。隨著數(shù)據(jù)量的增加，處理這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)需要運(yùn)用到先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如流式處理和時(shí)序數(shù)據(jù)庫等，以確保調(diào)度策略能夠快速反應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)的最新變化。更新的算力度量須經(jīng)過驗(yàn)證和校準(zhǔn)，以消除任何可能的誤差，確保調(diào)度決策的精確度。

（二）基于算力度量的調(diào)度策略實(shí)施

實(shí)施基于算力度量的調(diào)度策略是一項(xiàng)復(fù)雜而關(guān)鍵的任務(wù)，需要深入地了解任務(wù)需求和資源特性。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要對(duì)任務(wù)和資源進(jìn)行全面的分析和評(píng)估。任務(wù)需求包括任務(wù)的類型、大小、執(zhí)行時(shí)間、資源需求等；資源特性包括計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬等。在調(diào)度過程中，調(diào)度系統(tǒng)利用實(shí)時(shí)更新的算力度量，對(duì)任務(wù)進(jìn)行智能排序和資源匹配。這種策略需要具備靈活性，以適應(yīng)多變的任務(wù)類型和計(jì)算環(huán)境。例如，對(duì)于一些需要大量計(jì)算資源的任務(wù)，可以將其分配給具有高性能計(jì)算能力的節(jié)點(diǎn)；而對(duì)于一些需要大量存儲(chǔ)資源的任務(wù)，可以將其分配給具有大容量存儲(chǔ)空間的節(jié)點(diǎn)。

調(diào)度策略的實(shí)施不僅僅是任務(wù)分配的靜態(tài)過程，它還包括對(duì)正在執(zhí)行任務(wù)的監(jiān)控和必要時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。例如，當(dāng)某項(xiàng)長(zhǎng)期任務(wù)y+7V5XHqHvE+khU7Eb4auw==在執(zhí)行過程中遇到資源瓶頸時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)需進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，或?qū)⑷蝿?wù)遷移到其他節(jié)點(diǎn)，以避免影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。此外，當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載較高時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)還可以根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和緊急程度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以確保關(guān)鍵服務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。為了滿足服務(wù)水平協(xié)議中對(duì)性能和響應(yīng)時(shí)間的要求，基于算力度量的調(diào)度策略還需要考慮任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和緊急程度?；诖诵枨?，系統(tǒng)應(yīng)能夠識(shí)別關(guān)鍵任務(wù)，并為其分配優(yōu)先級(jí)更高的資源，確保關(guān)鍵任務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。同時(shí)，對(duì)于非關(guān)鍵任務(wù)，調(diào)度策略可采取更節(jié)省資源的方式，如在系統(tǒng)負(fù)載較低時(shí)執(zhí)行，以最大化平衡成本和效率[4]。

（三） 算力度量驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略優(yōu)化

在不斷變化的計(jì)算環(huán)境中，策略優(yōu)化要求監(jiān)測(cè)算力的實(shí)際表現(xiàn)，并與預(yù)期目標(biāo)進(jìn)行比較分析，識(shí)別性能偏差，及時(shí)調(diào)整調(diào)度算法以適應(yīng)新的需求和條件。策略優(yōu)化的重點(diǎn)在于確保算力的分配盡可能與任務(wù)的需求相匹配。這需要調(diào)度系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)的能力，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和執(zhí)行結(jié)果，調(diào)整其預(yù)測(cè)模型和決策邏輯。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在此過程中發(fā)揮著日益重要的作用，它們可以從過去的調(diào)度決策中學(xué)習(xí)，并預(yù)測(cè)未來可能的資源需求，從而提高調(diào)度決策的準(zhǔn)確性。

在優(yōu)化過程中，應(yīng)當(dāng)重視算力度量的精度和可靠性。精細(xì)校準(zhǔn)的度量可以更準(zhǔn)確地反映出資源的實(shí)際表現(xiàn)，使得調(diào)度系統(tǒng)能夠更好地理解和預(yù)測(cè)任務(wù)對(duì)資源的實(shí)際需求。此外，考慮到除了傳統(tǒng)的CPU和內(nèi)存之外，磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)帶寬等也對(duì)任務(wù)執(zhí)行有顯著影響，因此，策略優(yōu)化還應(yīng)包括對(duì)算力度量的維度擴(kuò)展。除維度拓展外，調(diào)度策略的優(yōu)化還應(yīng)考慮復(fù)雜場(chǎng)景下的資源分配問題。在多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行的環(huán)境中，資源爭(zhēng)用可能導(dǎo)致性能下降。有效的優(yōu)化策略能夠識(shí)別并解決這種資源競(jìng)爭(zhēng)，例如，通過合理排隊(duì)或資源再分配，確保高優(yōu)先級(jí)任務(wù)獲得必要的算力支持。

此外，策略優(yōu)化不應(yīng)僅關(guān)注單一任務(wù)的性能提升，還應(yīng)關(guān)注整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。通過全局優(yōu)化資源分配，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)層面的性能提升、降低能耗，提升系統(tǒng)的整體可靠性和穩(wěn)定性。例如，通過優(yōu)化調(diào)度策略，可以實(shí)現(xiàn)能耗最小化，而不僅僅是單個(gè)任務(wù)的執(zhí)行速度優(yōu)化。

最后，策略優(yōu)化應(yīng)該是一個(gè)持續(xù)的過程。隨著計(jì)算需求的演進(jìn)和技術(shù)的發(fā)展，調(diào)度策略需要不斷地進(jìn)行更新和改進(jìn)[5]。通過引入自適應(yīng)機(jī)制，策略可以在不斷變化的環(huán)境中保持高效和靈活，滿足用戶對(duì)于服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)速度的期待，同時(shí)確保計(jì)算資源的高效利用。

五、算力度量驅(qū)動(dòng)的算力調(diào)度策略案例分析

（一） 案例背景與需求分析

本案例源于一家大型數(shù)據(jù)中心，該中心面臨著快速增長(zhǎng)的服務(wù)請(qǐng)求和日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求。數(shù)據(jù)中心管理團(tuán)隊(duì)注意到，在高峰時(shí)段，部分服務(wù)器因?yàn)樨?fù)載過重導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間延長(zhǎng)，而在低峰時(shí)段，又有大量計(jì)算資源閑置。這種資源分配的不均衡導(dǎo)致了能源浪費(fèi)，影響了用戶體驗(yàn)。需求分析表明，該數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)在于，如何動(dòng)態(tài)地調(diào)整資源分配，以適應(yīng)不同時(shí)間段內(nèi)變化的負(fù)載需求。數(shù)據(jù)中心的目標(biāo)是提高資源利用率，降低能耗，同時(shí)保持服務(wù)的高可用性和低延遲性。為此，需要一種能夠準(zhǔn)確衡量各計(jì)算節(jié)點(diǎn)算力，并實(shí)時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)負(fù)載變化的調(diào)度策略。

（二）基于算力度量的調(diào)度策略制定

針對(duì)上述需求，數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊(duì)制定了一套基于算力度量的調(diào)度策略。首先，他們開發(fā)了一個(gè)綜合監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)收集關(guān)于每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)速度和網(wǎng)絡(luò)帶寬等信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為綜合算力指標(biāo)。接著，團(tuán)隊(duì)確定了包括任務(wù)優(yōu)先級(jí)、預(yù)期運(yùn)行時(shí)間以及資源消耗成本在內(nèi)的調(diào)度規(guī)則。調(diào)度系統(tǒng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算力分配模型，預(yù)測(cè)未來的負(fù)載情況，并據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配。該策略旨在確保高優(yōu)先級(jí)任務(wù)能夠快速獲得必要資源，同時(shí)優(yōu)化整個(gè)數(shù)據(jù)中心的能耗。

（三） 調(diào)度策略實(shí)施效果評(píng)估

實(shí)施后的效果評(píng)估顯示，調(diào)度策略顯著提高了數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率。通過對(duì)比實(shí)施前后的運(yùn)營數(shù)據(jù)，可以看到資源利用率提高了約20%，能耗降低了約15%。同時(shí)，任務(wù)的平均完成時(shí)間縮短了，用戶體驗(yàn)也因此得到了改善。評(píng)估過程中，在實(shí)際運(yùn)行中調(diào)度系統(tǒng)能夠及時(shí)響應(yīng)計(jì)算負(fù)載的突發(fā)變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，避免了資源瓶頸的產(chǎn)生。此外，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性也有所提升，故障恢復(fù)時(shí)間明顯縮短，提高了服務(wù)的連續(xù)性。

總結(jié)來說，通過此案例分析證明了基于算力度量的調(diào)度策略在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可行性，其不僅滿足了數(shù)據(jù)中心提高效率和降低成本的需求，也為其他計(jì)算密集型組織提供了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和優(yōu)化方向。

六、結(jié)束語

綜上所述，本文探討了基于算力度量的算力調(diào)度策略，提出了一種動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)的資源調(diào)度方法，并通過案分析證明了該策略在提高資源利用率和降低能耗方面的有效性。未來，相關(guān)研究人員可以進(jìn)一步探索算力度量與其他資源（如存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)）的綜合調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)更全面的資源管理和優(yōu)化配置。

作者單位：周旭暉 馬威 裴培 肖偉 郭愛鵬 中訊郵電咨詢?cè)O(shè)計(jì)院有限公司

參考文獻(xiàn)

[1]柴若楠，郜帥，蘭江雨，等.算力網(wǎng)絡(luò)中高效算力資源度量方法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展， 2023， 60 （04）： 763-771.

[2]金天驕，方煒.云渲染任務(wù)智能算力調(diào)度策略研究[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù)， 2023， （02）： 6-12.

[3]金天驕，栗蔚.基于算力網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)計(jì)算資源智能調(diào)度分配方法[J].數(shù)據(jù)與計(jì)算發(fā)展前沿， 2022， 4 （06）： 29-37.

[4]喬楚.算力度量與算網(wǎng)資源調(diào)度思路分析[J].通信技術(shù)， 2022， 55 （09）： 1165-1170.

[5]何濤，楊振東，曹暢，張巖，.算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中的若干關(guān)鍵技術(shù)問題分析[J].電信科學(xué)， 2022， 38 （06）： 62-70.