JP2024506073A

JP2024506073A - モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法、ネットワーク訓練方法及びその装置

Info

Publication number: JP2024506073A
Application number: JP2023548262A
Authority: JP
Inventors: 曲薇
Original assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Communications Ltd Research Institute
Current assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Communications Ltd Research Institute
Priority date: 2021-02-10
Filing date: 2022-02-08
Publication date: 2024-02-08
Also published as: CN114915630A; EP4290824A1; EP4290824A4; WO2022171066A1; CN114915630B

Abstract

本願の実施例は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法、ネットワーク訓練方法及びその装置を開示する。前記ネットワーク訓練方法は、訓練データ集合を決定し、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練することを含み、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される。

Description

（関連出願への相互参照）
本願は、２０２１年０２月１０日に中国特許局に提出された、出願番号が２０２１１０１８４９９８．５である中国特許出願に基づいて提出されるものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容は、引用によって本願に組み込まれる。

本開示は、モノのインターネット（ＩｏＴ：ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ）分野に関し、具体的には、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法、ネットワーク訓練方法及びその装置に関する。

５Ｇモバイルネットワークと深層学習技術の画期的な進展に伴い、人工知能ベースのモノのインターネットアプリケーションとサービスも新たな機会と挑戦を迎えることになり、あらゆる物事のインターネットが関連する主要な技術トレンドであることは間違いない。クラウドコンピューティングは、計算集約的な深層学習タスクの計算能力とストレージリソースの要件を満たすことができるが、自動運転、仮想現実（ＶＲ：ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）、増強現実（ＡＲ：ＡｕｇｍｅｎｔｅｄＲｅａｌｉｔｙ）などの遅延、信頼性、プライバシーなどに敏感なモノのインターネットの場面に適用できず、単一のモノのインターネット機器上のリソースは非常に限られているため、相互接続された複数の異機種モノのインターネット機器上で機器間の連携を実行できる分散エッジコンピューティングは、効果的な解決策となる可能性があり、異機種機器間でのインテリジェントな計算タスク割り当て方法がその実現の鍵となる。

現在、エッジ深層学習システムでは、深層学習モデルの分散訓練と推論は、主に、モデル分割に基づくレイヤースケジューリングアルゴリズムによって実現されており、モデルの特定のレイヤーは、エッジ側に割り当てられ、残りのレイヤーは、クラウドセンターに割り当てられ、エッジサーバは、主に、低レベルのデータを処理するために使用され、クラウドサーバは、主に、高レベルのデータを処理するために使用される。このようなタスク割り当てポリシーは、基礎となる深層学習アルゴリズムの割り当てを伴わないため、タスクのスケジューリングとリソースの最適化の効果が制限される。

本開示の実施例は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法、ネットワーク訓練方法及びその装置を提供する。

本発明の実施例の技術的解決策は、以下のように実現される。

第１態様において、本開示の実施例は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を提供し、前記方法は、訓練データ集合を決定し、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練することを含み、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記方法は、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することを更に含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを訓練することは、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練することを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能を得ることは、
計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、
前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、
各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測データは、
前記処理対象タスクを実行するための予測実行時間長と、
前記処理対象タスクを実行するための予測エネルギー消費量と、
前記処理対象タスクを実行するための予測信頼性と、のうちの少なくとも１つを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを訓練することは、各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することは、
各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新することを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記方法は、前記訓練データ集合を更新することを更に含み、更新された前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練データ集合を更新することは、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、のうちの少なくとも１つを含む。

第２態様において、本開示の実施例は更に、モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を提供し、前記方法は、
処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定することと、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することと、
前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得することと、
予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークは、本開示の実施例の第１態様に記載の方法によって最適化される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を得ることは、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記方法は、タスク割り当てを行った後、対応するタスク割り当てポリシーに従って前記処理対象タスクが実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶することを更に含み、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

第３態様において、本開示の実施例は更に、モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置を提供し、前記装置は、第１決定ユニットと訓練ユニットとを備え、ここで、
前記第１決定ユニットは、訓練データ集合を決定するように構成され、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、
前記訓練ユニットは、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練するように構成され、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記装置は更に、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成される、第１生成ユニットを備える。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは更に、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含み、各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニットは、各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記装置は更に、前記訓練データ集合を更新するように構成される更新ユニットを備え、更新された前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記更新ユニットは、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを得、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、の少なくとも１つの方式を用いて、前記訓練データ集合を更新するように構成される。

第４態様において、本開示の実施例は更に、モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置を提供し、前記装置は、第２決定ユニット、第２生成ユニット、予測ユニット及びタスク割り当てユニットを備え、ここで、
前記第２決定ユニットは、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定するように構成され、
前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成され、
前記予測ユニットは、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得するように構成され、
前記タスク割り当てユニットは、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークは、本開示の実施例の第３態様に記載の装置によって最適化される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニットは、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニットは、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニットは、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含み、各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニットは、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記装置は更に、タスク割り当てを行った後、対応するタスク割り当てポリシーに従って前記処理対象タスクが実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶するように構成される取得ユニットを備え、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

第５態様において、本開示の実施例は更に、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに本開示の実施例の上記の第１態様又は第２態様に記載の方法を実現させるためのコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

第６態様において、本開示の実施例は更に、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備える電子機器を提供し、前記プロセッサは、前記プログラムを実行するとき、本開示の実施例の上記の第１態様又は第２態様に記載の方法を実現する。

本開示の実施例の技術的解決策において、一方では、訓練データ集合を決定することにより、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練し、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記実際の性能は、性能の実際の値であり、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用され、他方では、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成し、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を得、前記予測性能は、性能の予測値であり、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行う。このように、第１ネットワークの訓練により、特定のタスク割り当てポリシーを用いて、処理対象タスクを実行するためのシステム性能の予測を実現し、それにより、最適な割り当てポリシーを決定し、タスク割り当てプロセスにおける処理対象タスクと機器の利用可能なリソース間の最適なマッチングを実現し、それにより、リソースの利用を最大化し、システム性能を向上させることができる。

本開示の実施例に適用される、選択的なシーンの概略図である。

本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法の例示的なフローチャートである。

本開示の実施例における、リソースサブグラフの生成方式の例示的なフローチャートである。

本開示の実施例における、リソースサブグラフの生成の概略図である。

本開示の実施例における、予測性能の取得方式の例示的なフローチャートである。

本開示の実施例における、計算グラフの特徴抽出の概略図である。

本開示の実施例における、リソースサブグラフの特徴抽出の概略図である。

本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法の例示的なフローチャートである。

本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法の概略図である。

本開示の実施例のタスク割り当てシステムの構成の概略図である。

本開示の実施例モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置の構成の例示的な構造図１である。

本開示の実施例モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置の構成の例示的な構造図２である。

本開示の実施例モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置の構成の例示的な構造図３である。

本開示の実施例モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置の構成の例示的な構造図である。

本開示の実施例の電子機器のハードウェア構成の例示的な構造図である。

以下では、図面及び特定の実施例を参照して、本開示について更に詳細に説明する。

一方では、深層学習技術の画期的な進歩、及び５Ｇ技術の推進・普及に伴い、車両ネットワーキング、スマート高齢者介護、スマートコミュニティ、産業用インターネットなどの分野で、ますます多くのインテリジェントなサービスが提供されることになり、これらのインテリジェントなサービスの実現は、人工知能技術と深層学習モデルに依存することが多い。一方では、１つ又は複数のモノのインターネット機器の数とインテリジェンス程度の急速な増加に伴い、リソースに制約があり、高度の異機種であるモノのインターネット機器を最大限に活用するために、広く分散したモノのインターネット機器上の遊休リソース（フリーリソース、アイドルリソース、利用可能リソース、遊休能力、フリー能力、利用可能能力、アイドル能力とも呼ばれる）を利用し、リソース共有と機器連携を通じて、分散方式で計算集約的な計算タスクを実行することを考えられることができる。これを鑑みて、本開示の実施例は、主に、異機種モノのインターネット機器間のリソーススケジューリング、エンドツーエンドの訓練可能なネットワークモデル、自動的に最適化を実現し、高性能かつインテリジェントに自己適応するタスク割り当て方法を構築することを目的とする。長期的に最適化されたリソース管理及びタスクスケジューリングポリシーを学習することにより、最適なシステム性能を得ることができるタスク割り当て方式で、計算グラフ内のノードに適切な計算能力、ストレージ及び通信リソースを割り当て、機器間連携の分散型機械学習（例えば、深層モデルの訓練や推論）の実現を促進し、モノのインターネットシーンにおけるインテリジェントアプリケーションとサービスの実現に更に貢献する。

図１は、本開示の実施例に適用される、選択的なシーンの概略図であり、図１に示すように、スマートホームサービス（ＳｍａｒｔＨｏｍｅＳｅｒｖｉｃｅ）は、ホームサービスロボット（ＨｏｍｅＳｅｒｖｉｃｅＲｏｂｏｔ）、インテリジェントモニタリング（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）、仮想現実（ＶＲ：ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）、インテリジェント制御（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌ）などのサービスを含み得るが、これらに限定されない。モノのインターネット機器を用いて、ビデオ、画像、音声、テキストなどのデータを含む構造化及び非構造化データを収集することができ、収集されたデータを設計されたネットワークモデルに入力し、モノのインターネット機器上のハードウェアリソースを利用して、対応する計算タスクを実行することにより、ＡＩアプリケーション（ＡＩａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）中の行動識別（ＡｃｔｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）、自然言語処理（ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、画像処理（ＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）、顔識別（ＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）などの様々なインテリジェント機能を実現することができる。ここで、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：ＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）、長期短期記憶（ＬＳＴＭ：ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ－ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ）ネットワーク、グラフ畳み込みネットワーク（ＧＣＮ：ＧｒａｐｈＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）、グラフニューラルネットワーク（ＧＮＮ：ＧｒａｐｈＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）などの計算タスクにより上記の機能を実現することができる。計算タスクを実現するための上記のネットワークの様々な抽象的な演算を分割して、畳み込み（Ｃｏｎｖ）やプーリング（Ｐｏｏｌｉｎｇ）などの一連の演算子を得、これらは、処理対象タスク内の特定の種類の演算を表し、各演算子は、演算子ライブラリ（Ｏｐｅｒａｔｏｒｌｉｂｒａｒｙ）を形成することができる。

シーンは更に、複数のエッジ側のモノのインターネット機器（ＩｏＴＤｅｖｉｃｅ）を含み、各モノのインターネット機器は、異なる能力を有することができる。前記能力は、計算リソース（ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅ）、ストレージリソース（Ｓｔｏｒａｇｅ／ＭｅｍｏｒｙＲｅｓｏｕｒｃｅ）、通信リソース（ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅ）によって具現でき、上記の計算リソースは、利用可能又は遊休の計算リソースを指してもよく、計算リソースは、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）リソース、グラフィックプロセッサ（ＧＰＵ：ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）リソース、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ－ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）リソース、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）リソースなどを含み得、上記のストレージリソースは、利用可能又は遊休のストレージリソースを指してもよく、ストレージリソースは例えば、メモリ（Ｍｅｍｏｒｉｚｅｒ）リソース、キャッシュメモリ（Ｃａｃｈｅ）リソース、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）などを含み得、上記の通信リソースは、利用可能又は遊休の通信リソースを指してもよい。そして、異なるモノのインターネット機器は、異なる計算リソース、ストレージリソース、通信リソースのうちの少なくとも１つのリソースを提供することができ、各モノのインターネット機器の計算リソース、ストレージリソース、通信リソースは、形成リソースプールを形成することができる。

本実施例において、計算タスクの各演算子を対応するノードに抽象化することにより、計算グラフを生成し、各モノのインターネット機器の能力を対応するノードに抽象化することにより、リソースグラフを生成し、計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、リソースサブグラフの構築（ＲｅｓｏｕｒｃｅＳｕｂ－ｇｒａｐｈＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を行い、計算グラフ及びリソースサブグラフに対して特徴抽出（ＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ）を行い、抽出された特徴に基づいて、その中に暗黙的に含まれるタスク割り当てポリシーに対して性能予測（ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）などの方式を行い、それにより、タスクのインテリジェントな割り当てを実現する。

なお、上記の図１に示すスマートホームサービスシーンは、本開示の実施例の技術的解決策が適用される任意の適用シーンに過ぎず、他の適用シーンも、本開示の実施例の保護範囲内にあり得、本開示の実施例は、特に限定されない。

本開示の実施例は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を提供し、様々な電子機器に適用され、前記電子機器は、固定機器及び／又はモバイル機器を含むが、これらに限定されない。例えば、前記固定機器は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）又はサーバなどを含むが、これらに限定されなく、前記サーバは、クラウドサーバ又は一般的なサーバであってもよい。前記モバイル機器は、携帯電話、タブレットコンピュータ又はウェアラブル機器のうちの１つ又は複数を含むが、これらに限定されない。

図２は、本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法の例示的なフローチャートであり、図２に示すように、前記方法は、以下のステップを含む。

ステップ１０１において、訓練データ集合を決定し、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られる。

ステップ１０２において、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練し、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される。

本実施形態において、前記タスク割り当てポリシーは、処理対象タスクを少なくとも１つのモノのインターネット機器によって実行されるポリシーに割り当てることを示し、言い換えれば、前記タスク割り当てポリシーを用いて、少なくとも１つのモノのインターネット機器を決定し、少なくとも１つのモノのインターネット機器を用いて、タスク割り当てポリシーの指示に従って処理対象タスクを実行することができる。任意選択的に、前記タスク割り当てポリシーは、タスク割り当て方法、タスク割り当て方式、タスクスケジューリングポリシー、タスクスケジューリング方法、タスクスケジューリング方式、タスク割り付けポリシー、タスク割り付け方法、タスク割り付け方式などのうちの１つとも呼ばれる。

本実施形態において、異なるタスク割り当てポリシーを用いて処理対象タスクを実際に実行することにより、同じ又は異なるシステム性能、即ち、上記の実際の性能を得ることができる。前記実際の性能は、処理対象タスクを実際に実行する際のシステムの性能（例えば、実行時間長、エネルギー消費量、信頼性など）を示す。本実施例は、訓練データ集合内の各タスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を用いて第１ネットワークを訓練する。

本実施形態において、システムにおける各モノのインターネット機器は、異機種モノのインターネット機器であってもよい。ここで、異機種モノのインターネット機器とは、複数のモノのインターネット機器とサーバを含む１つのネットワークにおいて、１つのモノのインターネット機器のハードウェアが、他のモノのインターネット機器のハードウェアと異なること、及び／又は、１つのモノのインターネット機器のサーバが、他のモノのインターネット機器のサーバと異なることを指す。ここで、１つのモノのインターネット機器のハードウェアが他のモノのインターネット機器のハードウェアと異なることは、１つのモノのインターネット機器と他のモノのインターネット機器の計算リソース、ストレージリソースの少なくとも１つのリソースに対応するハードウェアのモデル又は種類が異なることを指す。例えば、計算リソースに対応するハードウェアを例にとると、１つのモノのインターネット機器のＣＰＵ、ＧＰＵ、バスインターフェースチップ（ＢＩＣ：ＢｕｓＩｎｔｅｒｆａｃｅＣｈｉｐ）、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、テンソル処理ユニット（ＴＰＵ：ＴｅｎｓｏｒＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、人工知能（ＡＩ：ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）チップのうちの少なくとも１つのハードウェアのモデルが、他のモノのインターネット機器の対応するハードウェアのモデルと異なり、更に例えば、ストレージリソースに対応するハードウェアを例にとると、１つのモノのインターネット機器のＲＡＭ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、Ｃａｃｈｅのうちの少なくとも１つのハードウェアのモデルが、他のモノのインターネット機器の対応するハードウェアのモデルと異なる。１つのモノのインターネット機器のサーバが、他のモノのインターネット機器のサーバと異なることは、１つのモノのインターネット機器に対応するバックエンドプログラムが、他のモノのインターネット機器に対応するバックエンドプログラムと異なることを指し、ここで、前記バックエンドプログラムは、オペレーティングシステムを含んでもよく、つまり、１つのモノのインターネット機器に対応するオペレーティングシステムは、他のモノのインターネット機器に対応するオペレーティングシステムと異なり、言い換えれば、２つのモノのインターネット機器の間にはソフトウェアレベルで違いがある。

例示的に、前記モノのインターネット機器は、携帯電話、ＰＣ、ウェアラブルスマート機器、スマートゲートウェイ、コンピューティングボックスなどを含み得、前記ＰＣは、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータなどを含み得、前記ウェアラブルスマート機器は、スマートウォッチ、スマートメガネなどを含み得る。

本実施例において、計算グラフは、処理対象タスクを含み得、計算グラフは、少なくとも１つのノードを含み得、各ノードは、処理対象タスク内の特定の演算又は演算子二対応し、ノード間のエッジは、隣接するノード間の関係を表す。例示的に、計算グラフは、３つのノードを含み、３つのノードは順次接続されている場合、処理対象タスクが３つのノードに対応する演算子によって実現されることを示すことができ、最初のノードが対応する最初の演算子を通して処理された後、出力データは２番目のノードに送信され、更に、２番目のノードに対応する２番目の演算子を通して処理され、処理されたデータは３番目のノードに送信され、３番目のノードに対応する３番目の演算子を通して処理され、それにより、処理対象タスクを実現する。

本実施形態において、リソースグラフは、システムにおける各モノのインターネット機器の能力（リソースとも呼ばれる）を含み得る。モノのインターネット機器の能力は少なくとも、計算能力、記憶能力及び通信能力のうちの少なくとも１つを含む。例示的に、リソースグラフは、少なくとも１つのノードを含み得、各ノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部に対応し、一例において、１つのノードは、１つのモノのインターネット機器のすべての能力（例えば、計算能力、記憶能力及び通信能力など）を表すことができ、他の例において、１つのノードは、１つのモノのインターネット機器の能力の一部を表すことができ、例えば、１つのモノのインターネット機器の計算能力又は記憶能力のみを表し、又は、１つのモノのインターネット機器の計算能力の一部及び／又は記憶能力の一部のみを表す。ノード間のエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部間の関係を示す。

いくつかの選択的な実施形態において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本実施例において、１つのタスク割り当てポリシーは、計算グラフ内の各ノードに、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを割り当てるために使用され、又は処理対象タスクを少なくとも１つのモノのインターネット機器に割り当て又はマッピングするか、又は、処理対象タスクとモノのインターネット機器との間マッチングのため、又は、処理対象タスクとリソースとの間のマッチングのために使用される。

実際の適用では、前記計算グラフの各ノードに割り当てられた前記リソースグラフの少なくとも１つのノードは、同じであってもよいし異なってもよく、つまり、１つのモノのインターネット機器は、自身の能力の少なくとも一部を用いて複数の演算子に対応する計算ユニットを実現することができ、同時に、複数のモノのインターネット機器は、連携して１つの演算子に対応する計算ユニットを実現することができる。更に、計算依存関係（即ち、データ依存関係）を有しない計算グラフ内のノード（又は演算子）は、同じ又は異なるモノのインターネット機器で並列に実行（又は演算、計算）されてもよい。

例示的に、１つのタスク割り当てポリシーは、１つのリソースサブグラフによって具現でき、言い換えれば、前記訓練データ集合は、計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を含み得る。本実施例において、処理対象タスクによって構築された計算グラフ及び遊休リソースを含む複数の異機種モノのインターネット機器によって構築されたリソースグラフに基づいて、計算リソース、ストレージリソース及び通信リソースに対する処理対象タスクの需要と各モノのインターネット機器上の利用可能リソース又は能力との間の関係に基づいて、完全なリソースグラフから、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、つまり、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成する。リソースサブグラフの構築により、モノのインターネット機器上のフリーリソースの最大限の活用及び細かい粒度のタスク割り当てと最適化が実現される。

任意選択的に、本実施例におけるリソースグラフは、リソース知識グラフ又はリソース知識アトラスとも呼ばれ、リソースサブグラフは、リソース知識サブグラフ又はリソース知識サブアトラスなどとも呼ばれる。

任意選択的に、図３は、本開示の実施例における、リソースサブグラフの生成方式の例示的なフローチャートであり、図３に示すように、リソースサブグラフの生成方法は、以下のステップを含み得る。

ステップ２０１において、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである。

ステップ２０２において、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである。

ステップ２０３において、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含む。

例示的に、図４は、本開示の実施例における、リソースサブグラフの生成の概略図であり、図４を参照すると、まず、１つの計算グラフ内の各ノードに番号が付けられる。

例示的に、計算グラフ内のノードは、統一されたルールに基づいてラベル付けされる。例えば、まず、計算グラフ内のノードの数が最も多いブランチを決定し、当該ブランチ内の各ノードの優先順位順に番号を付ける。例えば、図４におけるノードの数が最も多いブランチに５個のノードがあり、５個のノードを有するブランチには、優先順位順に番号が付けられ、更に、ノードの数が２番目に多いブランチ内のすべてのノードに番号を付け、計算グラフ内のすべてのノードに番号が付けられるまで、この作業を繰り返す。

次に、計算グラフのすべてのノードのうちの第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記第１ノードは、ボトルネックノードとも呼ばれる。例えば、図４における計算グラフ内の番号４のノードが最大リソース需要を有し、番号４のノードを第１ノード又はボトルネックノードとして決定する。ここで、リソース需要が最も大きいノードは、計算リソース、ストレージリソース及び通信リソースのうちの少なくとも１つのリソースの需要が最も大きいノードであってもよい。

更に、リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、つまり、第１ノード（又はボトルネックノード）のために適切なリソースノード（機器ノード、又は能力ノードとも呼ばれる）を割り当て、処理対象タスクの実行に利用可能なリソースを提供する。例示的に、第１ノード（又はボトルネックノード）のリソース需要を満たすことができるリソースグラフ内のノードを、いずれも第２ノードとして決定し、例えば、図４のリソースグラフ内の３つの番号４のノードが、いずれも第１ノード（又はボトルネックノード）のリソース需要を満たすことができる場合、３つの番号４のノードを第２ノードとして決定する。通常、リソースグラフにおいて、第１ノード（又はボトルネックノード）のリソース需要を満たすことができるリソースノードの数は１つ以上であるため、生成されるリソースサブグラフも１つに限られていない。

また、次に、リソースグラフにおいて、第１ノード（又はボトルネックノード）に対応する各リソースノードを出発点（開始ノード）とし、例えば、図４におけるリソースグラフ上の右側の４に番号付けられたリソースノード（ノードＶ３と表記する）を出発点として、リソースグラフにおいて、開始ノードに隣接する他のリソースノード（例えば、図４のリソースグラフにおけるノードＶ１、Ｖ４及びＶ５）を検索することができる。対応する作業負荷のリソース需要を満たすために、計算グラフにおける第１ノードから１ホップ離れたノード（例えば、計算グラフ内の３、５、６に番号付けられたノード）に適切なリソースノードを割り当てしてもよい。例えば、リソースグラフ内のノードＶ１を計算グラフ内のノード３に割り当て、リソースグラフ内のノードＶ４を計算グラフ内のノード６に割り当て、リソースグラフ内のノードＶ５を計算グラフ内のノード５に割り当てる。更に、計算グラフにおいて第１ノードから２ホップ離れたノード（例えば、計算グラフ内の２に番号付けられたノード）にリソースノードを割り当てる。例えば、リソースグラフ内のノードＶ２を計算グラフ内のノード２に割り当てる。計算グラフ内のすべてのノードに、リソースグラフ内のリソースノードが割り当てられるまで、作業を繰り返す。

ここで、第１ノード（又はボトルネックノード）のリソース需要を満たすリソースグラフ内の各リソースノードに対して、上記のステップに従ってリソースノードの割り当てを実行し、それにより、図４における右側に示す３つのタスク割り当てポリシーを得ることができ、即ち、３つのリソースサブグラフを得ることができる。複数のタスク割り当てポリシー（即ち、リソースサブグラフ）の構築により、後続で、特徴抽出及び性能予測を通じて最適なタスク割り当てポリシーを選別するのに便利である。

本実施例の上記のリソースサブグラフの構築プロセスは、一例に過ぎず、他のタスク割り当てポリシーの割り当て方式も本開示の実施例の保護範囲内に含まれ得る。

いくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを訓練することは、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練することを含む。

本実施形態において、第１ネットワークを用いて各タスク割り当てポリシーの予測性能を得、予測性能と実際の性能及び誤差逆伝播方式により、前記第１ネットワークを訓練する。

いくつかの任意の実施例において、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能を得ることは、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む。

本実施形態において、計算グラフ及び１つのリソースサブグラフを第１ネットワークに入力することにより、前記リソースサブグラフに対応する予測性能を得る。

例示的に、図５は、本開示の実施例における、予測性能の取得方式の例示的なフローチャートであり、図５に示すように、予測性能の取得方法は、以下のステップを含み得る。

ステップ３０１において、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得る。

ステップ３０２において、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得る。

ステップ３０３において、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得る。

本実施形態において、特徴抽出モジュールを用いて計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得る。前記第１特徴集合は、特徴セット、特徴、特徴ベクトルとも呼ばれる。グラフノード間のメッセージパッシングを通じてグラフの依存関係を捕捉するために、特徴抽出モジュールを用いて計算グラフとリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ及びメモリなどを含み、主に、計算能力、ストレージ、通信などの次元の特徴を含む。

例示的に、計算グラフの入力特徴セットを決定し、前記入力特徴セットは、入力特徴、入力特徴ベクトル、入力特徴行列とも呼ばれ、前記計算グラフ内の各ノードの入力特徴情報を含み、計算グラフの隣接行列を決定し、前記隣接行列は、前記計算グラフのトポロジ情報を示し、又は前記隣接行列は、前記計算グラフ内のノード間の関係を示し、前記入力特徴の組み合わせ、前記隣接行列及び前記特徴抽出モジュールに基づいて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得る。

任意選択的に、前記計算グラフの入力特徴セットは、前記計算グラフ内の各ノードの特徴ベクトルを含み、前記計算グラフ内の各ノードの特徴ベクトルは、各ノードに対応する演算子を実行するために必要なリソース情報を含み、必要なリソース情報は例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、メモリ占有率などを含む。

任意選択的に、計算グラフに対応する隣接行列内の要素は、各２つのノード間の関係の強さを示し、要素の数値は、対応する２つのノード間の伝送データに関連する。

例示的に、図６ａは、本開示の実施例における計算グラフの特徴抽出の概略図であり、図６ａに示すように、計算グラフは、６個のノードを含み、それに対応して、入力特徴セットは、６組の特徴ベクトルを含み、例えば、以下の通りに表す。

ここで、各組の特徴ベクトル（上記の行列内の各列）は、計算グラフ上の１つのノード二対応し、各組の特徴ベクトルは、当該ノードに対応する演算子が実行（又は演算）されるときの各リソースの使用状況（又はリソース需要）の特徴、即ち、演算子のハードウェア実行コスト、又は演算子のハードウェア占有データを含み、例えば、ＣＰＵ占有率、ＧＰＵ占有率、ＤＳＰ占有率、ＦＰＧＡ占有率、ストレージ占有率などの特徴を含んでもよい。前記占有率は、占有、占有比例、占有比率、使用、使用率、使用比例、使用比率、利用、利用率、利用比例、利用比率とも呼ばれる。計算グラフ内のノード間の接続関係により、ノード１とノード２との間に接続関係を有し、ノード２とノード３との間に接続関係を有し、ノード３とノード４との間に接続関係を有し、ノード４とノード５との間に接続関係を有し、ノード１とノード６との間に接続関係を有し、ノード６とノード４との間に接続関係を有することを決定することができ、それにより、隣接行列において対応する要素（即ち、図面に示すｅ_１２、ｅ_１６、ｅ_２３、ｅ_３４、ｅ_４５、ｅ_６４）は特定値を有し、他の要素の値は０であることを決定することができ、隣接行列は、以下に示すとおりである。

ここで、上記の要素の数値は、対応する２つのノード間の伝送データに関連する。

例示的に、ｅ＝ｋｄであり、ここで、ｋは、所定係数を示し、ｄは、隣接する２つのノード間の伝送データのサイズを示す。

例えば、ｅ_３４＝ｋｄ_３４であり、ここで、ｄ_３４は、計算グラフ内のノード３とノード４との間の伝送データのサイズを示す。

すると、例えば、図に示す入力特徴セットと隣接行列を特徴抽出モジュールに入力し、それにより、第１特徴集合を得る。

同様に、特徴抽出モジュールを用いてリソースサブグラフの特徴を抽出して、第２特徴集合を得る。前記第２特徴集合は、特徴セット、特徴、特徴ベクトルとも呼ばれる。

例示的に、リソースサブグラフの入力特徴セットを決定し、前記入力特徴セットは、前記リソースサブグラフ内の各ノードの入力特徴情報を含み、リソースサブグラフの隣接行列を決定し、前記隣接行列は、前記リソースサブグラフのトポロジ情報を示し、又は前記隣接行列は、前記リソースサブグラフ内のノード間の関係を示し、前記入力特徴の組み合わせ、前記隣接行列及び前記特徴抽出モジュールに基づいて前記リソースサブグラフの特徴を抽出し、第２特徴集合を得る。

任意選択的に、前記リソースサブグラフの入力特徴セットは、前記リソースサブグラフ内の各ノードの特徴ベクトルを含み、前記リソースサブグラフ内の各ノードの特徴ベクトルは、各ノードに対応するモノのインターネット機器が有するリソース情報（能力情報とも呼ばれる）の少なくとも一部を含み、前記リソース情報の少なくとも一部は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、メモリなどの利用可能リソースを含む。

任意選択的に、リソースサブグラフに対応する隣接行列内の要素は、各２つのノード間の通信関係の強さを示し、要素の数値は、対応する２つのノード間の伝送レート及び／又は遅延等に関連する。

例示的に、図６ｂは、本開示の実施例における、リソースサブグラフの特徴抽出の概略図であり、図６ｂに示すように、タスク割り当てポリシー、即ち、リソースサブグラフであり、図面には、６個のノードを含み、それに対応して、入力特徴セットは、６組の特徴ベクトルを含み、例えば、以下の通りに表す。

ここで、各組の特徴ベクトル（上記の行列内の各列）は、リソースサブグラフ上の１つのノード二対応し、各組の特徴ベクトルは、各ノードに対応するリソースの特徴を含み、例えば、ＣＰＵリソース、ＧＰＵリソース、ＤＳＰリソース、ＦＰＧＡリソース、ストレージリソースなどの特徴を含み得る。そして、計算グラフ内のノード間の接続関係により、ノードＶ２とノードＶ１との間に接続関係を有し、ノードＶ１とノードＶ３との間に接続関係を有し、ノードＶ３とノードＶ４との間に接続関係を有し、ノードＶ３とノードＶ５との間に接続関係を有し、ノードＶ５とノードＶ６との間に接続関係を有することを決定することができ、それにより、隣接行列において対応する要素（即ち、図面に示すｅ_１３、ｅ_２１、ｅ_３４、ｅ_３５、ｅ_５６）は特定値を有し、他の要素の値は０であることを決定することができ、隣接行列は、以下に示すとおりである。

ここで、上記の要素の数値は、対応する２つのノード間の伝送レート及び／又は遅延などに関連する。

例示的に、ｅ＝ｋ_１ｔｓ＋ｋ_２ｌであり、ここで、ｋ_１とｋ_２はそれぞれ、所定係数を示し、ｔｓは、隣接する２つのノード間の伝送レートを示し、ｌは、隣接する２つのノード間の伝送遅延を示す。

例えば、ｅ_３４＝ｋ_１ｔｓ_３４＋ｋ_２ｌ_３４であり、ここで、ｔｓ_３４は、リソースサブグラフ内のノードＶ３とノードＶ４との間の伝送レートを示し、ｌ_３４は、リソースサブグラフ内のノードＶ３とノードＶ４との間の遅延を示す。

すると、例えば、図に示す入力特徴セットと隣接行列を特徴抽出モジュールに入力し、それにより、第２特徴集合を得る。

本実施形態において、上記の計算グラフ又はリソースサブグラフに対応する入力特徴セットと隣接行列を特徴抽出モジュールの入力とし、以下の式（５）の順伝播アルゴリズムにより特徴更新を行い、特徴抽出モジュールの多層ネットワークの順伝播により、計算グラフ又はリソースサブグラフ内のすべてのノードとエッジの特徴を融合した１つの特徴集合（特徴ベクトルとも呼ばれる）を得、即ち、計算グラフに対応する第１特徴集合と、リソースサブグラフに対応する第２特徴集合を得る。

ここで、
は、自己接続が追加された隣接行列を示し、Ｉは、単位行列を示し、
であり、ここで、ｉは、行列の行数を示し、ｊは、行列の列数を示し、Ｈ^（ｌ）は、特徴抽出モジュールの多層ネットワークにおける第ｌ層のすべてのノード特徴を示し、Ｈ^（０）は、特徴抽出モジュールの入力レイヤーのすべてのノードの特徴を示し、Ｗは、特徴抽出モジュールの訓練可能な重み行列（即ち、ネットワークパラメータ）を示し、Ｗ^（ｌ）は、特徴抽出モジュールの多層ネットワークにおける第ｌ層の訓練可能な重み行列を示し、
は、活性化関数を示す。

いくつかの任意の実施例において、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む。

本実施形態において、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーから、最適なタスク割り当てポリシーを選択するために、本実施形態において、予測モジュールを用いて、各タスク割り当てポリシーを実行するシステム性能を予測する。異なるオペレーティングシステムでのタスクスケジューリングとリソース割り当ての本質的な統計法則を学習して、動的に変化するモノのインターネットエッジコンピューティング環境に適応するために、複雑な問題の非線形回帰予測を処理するための予測モジュールを構築し、異なるタスク割り当てポリシーとシステム性能との間の対応関係を暗黙的に含む多数の履歴サンプルからその統計的規則性を学習することができる。

本実施形態において、予測モジュールの入力データは、特徴抽出モジュールを用いてそれぞれ得られた第１特徴集合と１つの第２特徴集合の融合特徴（即ち、第３特徴集合）である。例示的に、第１特徴集合と第２特徴集合を繋ぎ合わせて、第３特徴集合を得ることができる。更に、第３特徴集合を予測モジュールに入力し、予測モジュールにおける多層ネットワークの順伝播アルゴリズムの層ごとの反復によって、各リソースサブグラフに対応する予測データを得る。

いくつかの任意の実施例において、前記予測データは、性能指標（鍵性能指標、システム性能指標、鍵システム性能指標とも呼ばれる）の予測値を示すことができ、前記処理対象タスクを実行する予測実行時間長と、前記処理対象タスクを実行する予測エネルギー消費量と、前記処理対象タスクを実行する予測信頼性と、のうちの少なくとも１つを含む。前記予測実行時間長が実行時間長の予測値であり、前記予測エネルギー消費量がエネルギー消費量の予測値であり、前記予測信頼性が信頼性の予測値である。例示的に、予測データは、３つのデータ又は３つの成分を含む１つのベクトルであってもよく、ここで、１つのデータ又は成分は、前記処理対象タスクを実行する予測実行時間長を示し、例えば、
と表記してもよく、１つのデータ又は成分は、前記処理対象タスクを実行する予測エネルギー消費量を示し、例えば、
と表記してもよく、１つのデータ又は成分は、前記処理対象タスクを実行する予測信頼性を示し、例えば、
と表記してもよく、上記の予測データに基づいて各リソースサブグラフに対応する予測性能を決定する。ここで、前記性能は、システム全体の性能とも呼ばれる。

いくつかの任意の実施例において、前記各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む。

本実施形態において、予測データが３つの成分を含むことを例にとると、各成分に対応する所定重みに従って重み付け処理を行い、つまり、式（６）に従って対応する予測性能
を得、ここで、
は関数を示し、ここで、各成分又はデータ又は（鍵）性能指標に対する重み付け情報を含む。

式（６）の関数式の具体的な形式、即ち、所定重みの具体的な情報は、異なるシーンの遅延、エネルギー消費量、信頼性等に対する異なる要件、或いは、重要度又は注目度に依存するため、つまり、特定関数を使用して、異なる性能指標に重み付けることにより、複数の性能指標間のトレードオフを実現し、設定された式に従って各主要な性能指標の重み付けられた値を計算することで、システム全体の性能を得ることができる。つまり、式（６）によって得られた予測性能は、サービス品質（ＱｏＳ：ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）に関連するシステム全体の性能を反映する。

いくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを訓練することは、各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することを含む。

本実施形態において、具体的には、各タスク割り当てポリシーの予測性能及び訓練データ集合内の実際の性能に基づいて、特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新し、それにより、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練する。

いくつかの任意の実施例において、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することは、各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新することを含む。

例示的に、前記予測性能と実際の性能との間の誤差が所定条件を満たすことは、予測性能と実際の性能との間の誤差が、所定閾値より小さいことであってもよい。

本実施形態において、特徴抽出モジュールの多層ネットワークによって抽出された特徴に基づいて、予測モジュールを用いて、異なるタスク割り当てポリシーとシステム性能（実行時間、エネルギー消費量、信頼性）との対応関係から、複数の異機種モノのインターネット機器の異なるオペレーティングシステムでのタスクスケジューリングの本質的な統計的規則性を学習し、タスク実行前に、与えられたタスク割り当てポリシーのシステム性能の予測を実現することで、複数のリソースサブグラフに含まれる異なるタスク割り当てポリシーから、最適なシステム性能を得ることができるタスク割り当てポリシーの選択を容易にする。処理待ちの計算タスクとモノのインターネット機器の利用可能リソースとの間の最適なマッチングを実現することにより、リソースの利用を最大化し、システム全体の性能を向上させる。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記方法は、前記訓練データ集合を更新することを更に含み、更新された前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。前記第１ネットワークを更新することは、前記第１ネットワークを訓練することであり、又は第１ネットワークに対して最適化を行う（即ち、第１ネットワークを最適化する）ことである。ここで、訓練データ集合の更新は、タスク割り当てポリシー（例えば、リソースサブグラフ）の更新及び実際の性能の更新を含み得、任意選択的に、訓練データ集合は更に計算グラフを含んでもよく、すると、訓練データ集合の更新は、計算グラフの更新を更に含み得る。

いくつかの任意の実施例において、前記訓練データ集合を更新することは、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、のうちの少なくとも１つを含む。

本実施形態において、持続的に更新された訓練データ集合を用いて第１ネットワークを周期的に訓練し、それにより、第１ネットワークベースのタスク割り当てシステム又はプラットフォームを、自己学習及び自己適応能力を有し、インテリジェントな自己適応を実現し、「使えば使うほど賢くなる」という効果を実現させる。

ここで、訓練データ集合の更新は、少なくとも上記のいくつかの方式を含む。第１の方式において、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を採用して、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを得、対応する少なくとも１つのタスク割り当てポリシーに従って実際のタスク実行を実行した後、対応する実際の性能を記録し、採用された少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を新しいサンプルデータとして訓練データ集合に追加する。第２の方式において、まず、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を採用して、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを得、第１ネットワークを用いて、そのうちの予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、実際に当該予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーに従ってタスク実行を実行した後、得られた実際の性能を記録し、当該予測性能が最も良いタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を新しいサンプルデータとして訓練データ集合に追加することである。第３の方式において、システムがビジー状態でないときに、リソースグラフでランダムウォークを実行して処理対象タスク演算子を割り当て、異なる割り当てポリシーを持つ複数のリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後に実際の性能を得、前記タスク割り当てポリシーと実際の性能を前記訓練データ集合に追加する。それにより、貪欲なヒューリスティックに基づく単純な固定とモード制約のリソースサブグラフ構築方法が局所最適に陥りやすいという欠点を克服し、タスク割り当てポリシーの多様性を高めることにより、最適なシステム性能を得る可能性の高いタスク割り当てポリシーを得ることができる。

任意選択的に、本開示の実施例の上記のリソースサブグラフの生成方法（即ち、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含む方法）は、ヒューリスティック法であってもよく、又はグラフ探索法であってもよく、又はグラフ最適化方法であってもよく、又はサブグラフマッチング方法であってもよく、本実施例は、上記のリソースサブグラフの生成方法に限定されずタスク割り当てポリシーを生成することができ、他のヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を採用してタスク割り当てポリシーを生成することもできる。

本開示の実施例は更に、モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を提供する。図７は、本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法の例示的なフローチャートであり、図７に示すように、前記方法は、以下のステップを含む。

ステップ４０１において、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定する。

ステップ４０２において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成する。

ステップ４０３において、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得する。

ステップ４０４において、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行う。

本実施例において、第１ネットワークは、前述のネットワーク訓練方法の実施例における詳細な説明を参照して最適化され、最適化された第１ネットワークを得ることができる。

本実施例のステップ４０１ないしステップ４０４は、具体的に、前述のネットワーク訓練方法の実施例の具体的な説明を参照することができる。違いは、本実施例において、各タスク割り当てポリシーに対して、第１ネットワークを用いて対応する予測性能を得、これから、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを選択してタスク割り当てを行うことである。例示的に、第１ネットワークを用いて、各タスク割り当てポリシーに対応するシステム性能の予測値を得ることができ、最大予測値に対応するタスク割り当てポリシーを選択してタスク割り当てを行う。

本実施例は具体的に、前述のネットワーク訓練方法の実施例における具体的な説明を参照することができ、ここでは、繰り返して説明しない。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む。

本実施例は具体的に、前述のネットワーク訓練方法の実施例における具体的な説明（例えば、図３と図４に示す詳細な記載）を参照することができ、ここでは、繰り返して説明しない。

いくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む。

本実施例は具体的に、前述のネットワーク訓練方法の実施例における具体的な説明（例えば、図５、図６ａ及び図６ｂに示す詳細な記載）を参照することができ、ここでは、繰り返して説明しない。

いくつかの任意の実施例において、前記予測データは、前記処理対象タスクを実行する予測実行時間長と、前記処理対象タスクを実行する予測エネルギー消費量と、前記処理対象タスクを実行する予測信頼性と、のうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの任意の実施例において、前記予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うことは、各リソースサブグラフに対応する予測性能に基づいて、予測性能（即ち、システム全体の性能指標の予測値）の数値が最も大きい１つの対応するタスク割り当てポリシーを選択し、実際で当該ポリシーに従ってタスク割り当てを行うことを含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記方法は、タスク割り当てを行った後、前記処理対象タスクが対応するタスク割り当てポリシーに従って実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶することを更に含み、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

本実施形態において、上記の決定された予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーに従ってタスク割り当てを行った後、当該タスク割り当てポリシーに従って処理対象タスクを実際に実行して、実際の性能（又は実際のシステム全体の性能）を得、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を、第１ネットワークを更新するための訓練データ集合に記憶して、訓練データ集合を構成するか、又は訓練データ集合を更新する。

以下では、１つの特定例を参照して、本開示の実施例のタスク割り当てについて説明する。

図８は、本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法の概略図であり、図８に示すように、ステップ１において、１つの処理対象タスクに対して、処理対象タスクの計算グラフを決定し、任意選択的に、計算グラフを最適化することができ、例えば、いくつかのノードをマージして、最適化された計算グラフを得る。なお、本開示の上記の実施例における計算グラフは、最適化された計算グラフを指すことができる。更に、特定のルールに従って、計算グラフ内の各ノードに番号を付ける。

ステップ２において、計算グラフと、システムにおける各モノのインターネット機器のリソースと能力状況に基づいて構築されたリソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成する。ここで、リソースサブグラフの生成方式は、前述の実施例の記載を参照することができ、ここでは、繰り返して説明しない。そして、図８に示すリソースサブグラフは、具体的に、図４のリソースサブグラフを参照することができる。

ステップ３において、計算グラフとリソースサブグラフに対してそれぞれ前処理を行い、具体的には、計算グラフに対応する入力特徴セット（入力特徴、又は入力特徴行列とも呼ばれる）及び隣接行列を決定し、及び各リソースサブグラフに対応する入力特徴セット（入力特徴、又は入力特徴行列とも呼ばれる）及び隣接行列を決定することであり、更に、計算グラフに対応する入力特徴セット（入力特徴、又は入力特徴行列とも呼ばれる）及び隣接行列を特徴抽出モジュールにそれぞれ入力して特徴抽出を行い、第１特徴集合を得る。各リソースサブグラフに対応する入力特徴セット（入力特徴、又は入力特徴行列とも呼ばれる）及び隣接行列を特徴抽出モジュールに入力して特徴抽出を行い、第２特徴集合を得る。ここで、例示的に、特徴抽出モジュールは、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（ＧＣＮ）によって実現されることができる。

ステップ４において、第１特徴集合と第２特徴集合は、第３特徴集合に融合され、第３特徴集合を予測モジュールに入力してシステム性能の予測を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得る。ここで、例示的に、前記予測モジュールは、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）によって実現されることができる。

ここで、予測モジュールを用いて、例えば、少なくとも前記処理対象タスクを実行する予測実行時間長、前記処理対象タスクを実行する予測エネルギー消費量、前記処理対象タスクを実行する予測信頼性
などの性能指標を含む予測データを得、所定重みを用いて、これらの予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能
を得ることができる。更に、得られた各リソースサブグラフに対応する予測性能から
の値が最も大きいリソースサブグラフを選択し、それが示すタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行う。

任意選択的に、タスクを実際に実行するたびに得られた実際の性能を記録し、予測性能を実際の性能と比較して、予測性能と実際の性能との間の誤差を決定し、誤差逆伝播と勾配降下アルゴリズムを用いて、第１ネットワークに含まれる特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新し、それにより、特徴抽出モジュールと予測モジュールの訓練を実現する。

図９は、本開示の実施例のタスク割り当てシステム又はプラットフォームの構成の概略図であり、図９に示すように、本実施例のタスク割り当てシステムは、訓練データ集合の構築、訓練段階、推論段階及び持続学習のいくつかの部分を含む。

訓練データ集合の構築：異なる処理対象タスクによって構築された計算グラフと、複数のモノのインターネット機器のリソースと能力状況によって構築されたリソースグラフを入力とし、リソースサブグラフ構築モジュールを用いて、異なるタスク割り当てポリシーを含む複数のリソースサブグラフを構築し、それをモノのインターネット機器で実際に配置し、タスクが実行された後、対応する実際の性能を記録し、各組のタスク割り当てポリシー（即ち、リソースサブグラフ）及び得られた実際の性能を訓練データとして使用し、それにより、初期訓練データ集合の構築を完了する。実際の場合、訓練データ集合は更に、各処理対象タスクに対応する計算グラフを含む。

訓練段階：入力は、訓練データ集合内のすべての訓練データ（訓練サンプルとも呼ばれる）であり、ここで、各訓練データは、計算グラフ、リソースサブグラフ、対応する実際のシステム性能を含む。訓練データを本開示の実施例のネットワークモデルに入力し、勾配降下アルゴリズムを用いて、得られたシステム性能指標予測値η_ｐと、システム性能の実際の値η_ｔとの間の誤差を逆伝播して、収束するまで、ネットワークモデルにおける特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータ（例えば、重み）を更新し、最終的に得られたネットワークパラメータ（モデルパラメータとも呼ばれる）は、許容誤差範囲内になり（アルゴリズムで手動で設定できる）、訓練サンプルのシステム性能指標予測値を実際の値に最も近づけることができる。

推論段階：訓練済みのネットワークモデルにしたって、処理対象タスクのリソースに対する需要とモノのインターネット機器によって提供できる能力又はリソース状況に基づいて、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを得、当該ポリシーに従って、モノのインターネット機器で処理対象タスクに対して実際のタスク割り当てを行う。入力データは、実行対象となるタスクによって構築された計算グラフ、及びフリーリソースを有するモノのインターネット機器によって構築されたリソースグラフである。計算能力、記憶と通信の暗黙情報を大量に含む２つのグラフ構造（即ち、計算グラフとリソースグラフ）をネットワークモデルに入力し、そのうちのリソースサブグラフ構築、特徴抽出及び性能予測の３つのモジュールを用いて、各リソースサブグラフ（即ち、異なるタスク割り当てポリシー）に対応するシステム性能予測値を得る。システム性能予測値が最も大きい（即ち、η_ｐが最も大きい）タスク割り当てポリシーを選択して最適なタスク割り当てポリシーとして使用し、このタスク割り当てポリシーに従って、実際の実行プロセスで、処理対象タスクの演算子を対応するモノのインターネット機器に配置して、タスクの配置と実行を完了する。

持続学習段階：持続学習メカニズムの実現は、持続的に更新された訓練データ集合を用いて、ネットワークモデルにおける特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを周期的に訓練し、それにより、タスク割り当てシステム、プラットフォームを、自己学習と自己適応能力を有し、インテリジェントな自己適応を実現し、「使えば使うほど賢くなる」という効果を実現させる。具体的には、履歴サンプルの蓄積とランダムウォークの方式によって実現される。履歴サンプルの蓄積は、計算タスクを実際に実行するたびに、それに採用されるタスク割り当てポリシー及び得られた実際のシステム性能を記録し、新しい訓練サンプルとして訓練データ集合に記憶する。ランダムウォークの具体的な実施方法は、上記の記載の通りである。

本開示の以上の各実施例は、モノのインターネットの分散エッジコンピューティングシステムにおいて効率的な深層学習を可能にするインテリジェントコンピューティングタスク割り当て方法（ＩＣＴＡ：ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴａｓｋＡｌｌｏｃａｔｉｏｎ）を提案し、ＩＣＴＡに基づいて、異機種モノのインターネット機器間の深層学習タスクのインテリジェントな割り当てシステム、プラットフォームを構築する。ＩＣＴＡは主に、リソースサブグラフ構築、特徴抽出、性能予測を含む。入力は、現在深層学習タスクによって構築された計算グラフと、フリーリソースを有するモノのインターネットエッジ機器によって構築されたリソースグラフであり、両方に基づいて、グラフ検索やサブグラフマッチングなどの方法を用いてリソースサブグラフを構築して、異なるタスク割り当てポリシーを含む複数のリソースサブグラフを生成し、モノのインターネット機器上の利用可能リソースの最大限の活用及び処理対象タスクの演算子レベルの割り当てと最適化を実現する。多層ニューラルネットワークを用いて、特徴抽出と性能予測をそれぞれ行い、リソースサブグラフと計算グラフを特徴抽出モジュールにそれぞれ入力して特徴抽出と融合を行い、２つのタイプのグラフにおいてノード及びグラフトポロジに隠された、計算能力、ストレージ及び通信などの次元に関する特徴を最大限に探索する。そして、融合された特徴を性能予測モジュールに入力してシステム性能の予測を行い、特徴抽出と性能予測モジュールのエンドツーエンド（ｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄ）の訓練により、異なるタスク割り当てポリシーとシステム性能との対応関係、及び異なるオペレーティングシステム上のタスクスケジューリングの本質的な統計的規則性を学習し、タスクを実際に実行する前に、与えられたタスク割り当てポリシーの正確なシステム性能予測を実現して、代替案から、最適な割り当てポリシーを選択し、計算タスクと利用可能リソースとの間の最適なマッチングを実現し、それにより、リソース利用率を最大化し、システム全体の性能を向上させる。持続学習メカニズムを導入し、継続的に更新される訓練データ集合を用いてＩＣＴＡに対して周期的な訓練を行い、システム性能オッ呼び動的に変化される環境への適応性を更に向上させ、自己適応と自己学習の能力を有するようにし、インテリジェントな自己適応を実現し、タスク割り当てシステムに「使えば使うほど賢くなる」という効果を実現させる。

具体的に、本開示及び以上の各実施例は、以下の技術的要点及び利点を有する。

１．インテリジェントなタスク割り当て方法に基づく異機種モノのインターネット機器間の深層学習タスクのインテリジェントな割り当てシステム、プラットフォームを構築し、訓練データ集合の構築段階、訓練段階、推論段階、持続学習段階を含む。異機種モノのインターネット機器間の深層学習モデルの分散訓練と推論のための構築アイデアを提供し、エンドツーエンドの自動的に最適化されたモノのインターネット間の異機種機器の分散エッジコンピューティング生態モードの生成を容易にする。

２．インテリジェントな計算タスク割り当て方法（ＩＣＴＡ）を提案し、モノのインターネットの分散エッジコンピューティングシステムにおいて効率的な深層学習を可能にし、リソースサブグラフの構築、特徴抽出、性能予測などを含み、異機種モノのインターネット機器間の高性能かつインテリジェントに自己適応する深層学習計算タスクの最適な割り当てを実現する。

３．特徴抽出モジュールは、リソースサブグラフと計算グラフのノードとトポロジ特徴をそれぞれ抽出し、特徴融合を行う。深層学習計算タスクの性能に重要な役割を果たす、計算能力、記憶、通信などの次元における特徴の深層感知、特徴抽出及び特徴マッチングを実現する。

４．性能予測は、融合特徴に基づいて、多層ニューラルネットワークを用いて、異なるオペレーティングシステム上のタスクスケジューリングの本質的な統計的規則性を学習し、特徴抽出と性能予測モジュールのエンドツーエンドな訓練により、異なるタスク割り当てポリシーとシステム性能との間の対応関係を探索し、システム性能を予測して、代替案から、最適なシステム性能（予測）に対応するタスク割り当てポリシーを選択して、深層学習タスクの実際の実行を容易にする。深層学習計算タスクとモノのインターネット機器上の利用可能リソースとの間の最適なマッチングを実現し、それにより、リソースの活用を最大化し、システム性能を向上させる。

５．持続学習メカニズムの実現は主に、履歴サンプルの蓄積、ランダムウォークの２つの方式があり、この２つの方式に基づいて、訓練集合を継続的に更新し、特徴抽出モジュールと予測モジュールを周期的に訓練して、システム性能を向上させ、環境の動的変化に適応し、自己適応と自己学習の能力を有するようにし、インテリジェントな自己適応を実現し、「使えば使うほど賢くなる」という効果を実現させる。

本開示の実施例は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置を提供する。図１０は、本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置の構成の例示的な構造図１であり、図１０に示すように、前記装置は、第１決定ユニット１１と、訓練ユニット１２とを備え、ここで、
前記第１決定ユニット１１は、訓練データ集合を決定するように構成され、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、
前記訓練ユニット１２は、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練するように構成され、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、図１１に示すように、前記装置は更に、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成される、第１生成ユニット１３を備える。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニット１３は、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニット１３は、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は更に、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含み、各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記訓練ユニット１２は、各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、図１２に示すように、前記装置は更に、前記訓練データ集合を更新するように構成される更新ユニット１４を備え、更新された前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新（訓練とも呼ばれる）するために使用される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記更新ユニット１４は、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加する方式、の少なくとも１つの方式を用いて、前記訓練データ集合を更新するように構成される。

ここで、本開示の実施例において前記リソースサブグラフの生成方法は、ヒューリスティック法であってもよく、又はグラフ探索法であってもよく、又はサブグラフマッチング方法であってもよく、本実施例は、上記のリソースサブグラフの生成方法に限定されずタスク割り当てポリシーを生成することができ、他のヒューリスティック法、グラフ探索法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を採用してタスク割り当てポリシーを生成することもできる。

本開示の実施例において、前記装置における第１決定ユニット１１、訓練ユニット１２、第１生成ユニット１３及び更新ユニット１４は、実際の適用において、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ：ＭｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒＵｎｉｔ）又はＦＰＧＡ、ＴＰＵ、ＡＳＩＣ、又はＡＩチップなどによって実現されることができる。

なお、上記の実施例によるモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置がネットワーク訓練を行うとき、上記の各プログラムモジュールの分割のみを例に挙げて説明したが、実際の応用では、必要に応じて上記の処理を異なるプログラムモジュールにより割り当てられて完了してもよく、即ち、装置の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して、上述の処理のすべて又は一部を完了する。更に、上記の実施例によるモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法の実施例と同じ構想に属し、その具体的な実現プロセスについては方法の実施例を参照し、ここでは繰り返して説明しない。

本開示の実施例は更に、モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置を提供する。図１３は、本開示の実施例のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置の構成の例示的な構造図であり、図１３に示すように、前記装置は、第２決定ユニット２１、第２生成ユニット２２、予測ユニット２３及びタスク割り当てユニット２４を備え、ここで、
前記第２決定ユニット２１は、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定するように構成され、
前記第２生成ユニット２２は、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成され、
前記予測ユニット２３は、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得するように構成され、
前記タスク割り当てユニット２４は、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニット２２は、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニット２２は、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１ネットワークは、本開示の上記の実施例に記載のネットワーク訓練装置によって最適化される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニット２３は、計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニット２３は、前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得、前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得、前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニット２３は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含み、各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記予測ユニット２３は、所定重みに従って、各リソースサブグラフに対応する予測データに対して重み付け処理を行い、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得るように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記タスク割り当てユニット２４は、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、当該ポリシーに基づいて、実際でタスク割り当てを行い実行するように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記装置は更に、タスク割り当てを行った後、前記処理対象タスクが対応するタスク割り当てポリシーに従って実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶するように構成される取得ユニットを備え、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される。

本開示の実施例において、前記装置における第２決定ユニット２１、第２生成ユニット２２、予測ユニット２３、タスク割り当てユニット２４及び取得ユニットは、実際の適用において、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＡＩチップ、ＭＣＵ又はＦＰＧＡなどによって実現されることができる。

なお、上記の実施例によるモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置がタスク割り当てを行うとき、上記の各プログラムモジュールの分割のみを例に挙げて説明したが、実際の応用では、必要に応じて上記の処理を異なるプログラムモジュールにより割り当てられて完了してもよく、即ち、装置の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して、上述の処理のすべて又は一部を完了する。更に、上記の実施例によるモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置は、１つ又は複数のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法の実施例と同じ構想に属し、その具体的な実現プロセスについては方法の実施例を参照し、ここでは繰り返して説明しない。

本開示の実施例は更に、電子機器を提供する。図１４は、本開示の実施例の電子機器のハードウェアの構成の例示的な構造図であり、図１４に示すように、前記電子機器は、メモリ３２と、プロセッサ３１と、メモリ３２に記憶されプロセッサ３１で実行可能なコンピュータプログラムと、を備え、前記プロセッサ３１は、前記プログラムを実行するとき、本開示の上記の実施例に記載のネットワーク訓練方法を実現し、又は、前記プロセッサは、前記プログラムを実行するとき、本開示の上記の実施例に記載のタスク割り当て方法を実現する。

電子機器内の各コンポーネントは、バスシステム３３を介して結合されることを理解することができる。理解できることとして、バスシステム３３は、これらのコンポーネント間の接続通信を実現するために使用される。データバスに加えて、バスシステム３３は、電力バス、制御バス及びステータス信号バスを含む。しかしながら、説明を明確にするために、図１４には様々なバスをバスシステム３３として表記されている。

メモリ３２は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよく、揮発性及び不揮発性メモリの両方を含んでもよいことを理解することができる。ここで、不揮発性メモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ：ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、磁気ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ（登録商標）：ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｒａｎｄｏｍａｃｃｅｓｓｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（ＦｌａｓｈＭｅｍｏｒｙ）、磁気表面メモリ、光ディスク、又はリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｃＲｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）であり得、磁気表面メモリは、磁気ディスクメモリ又は磁気テープメモリであり得る。揮発性メモリは、外部キャッシュとして使用される、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）であり得る。例示的であるが限定的ではない例示によれば、多くの形のＲＡＭ、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、同期スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＳＲＡＭ：ＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：ＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ：ＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ダブルデータレートの同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ：ＤｏｕｂｌｅＤａｔａＲａｔｅＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、拡張型同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ：ＥｎｈａｎｃｅｄＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、同期接続ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ：ＳｙｎｃＬｉｎｋＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ダイレクトメモリバスランダムアクセスメモリ（ＤＲＲＡＭ：：ＤｉｒｅｃｔＲａｍｂｕｓＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）などが利用可能である。本開示の実施例で説明されるメモリ３２は、これら及び任意の他の適切なタイプのメモリを含むが、これらに限定されないことを意図する。

上記の本開示の実施例で開示された方法は、プロセッサ３１に適用されるか、又はプロセッサ３１によって実現されることができる。プロセッサ３１は、信号の処理能力を有する集積回路チップであり得る。実現プロセスにおいて、上記の方法の各ステップは、プロセッサ３１内のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェアの形の命令によって完了できる。前記プロセッサ３１は、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、又は他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであり得る。プロセッサ３１は、本開示の実施例における開示された各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現又は実行できる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、又は任意の従来のプロセッサなどであり得る。本開示の実施例で開示される方法のステップは、ハードウェア復号化プロセッサによって直接実行されてもよく、復号化プロセッサ内のハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせによって実行されてもよい。ソフトウェアモジュールは、記憶媒体に配置でき、当該記憶媒体は、メモリ３２に配置され、プロセッサ３１は、メモリ３２内の情報を読み取り、そのハードウェアと組み合わせて上記の方法のステップを完了する。

例示的な実施例において、電子機器は、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）、複合プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ：ＣｏｍｐｌｅｘＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ、汎用プロセッサ、コントローラ、ＭＣＵ、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、又は他の電子素子で実現でき、上記の方法を実行するために使用されることができる。

例示的な実施例において、本開示の実施例は更に、コンピュータプログラムを含むメモリ３２などの、コンピュータ可読記憶媒体を提供し、上記のコンピュータプログラムは、電子機器のプロセッサ３１によって実行されて、上記の方法を完成することができる。コンピュータ可読記憶媒体は、ＦＲＡＭ（登録商標）、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＦｌａｓｈＭｅｍｏｒｙ、磁気表面メモリ、光ディスク、又はＣＤ－ＲＯＭなどのメモリであってもよく、上記のメモリのうちの１つを含むか任意に組み合わされた様々な機器であってもよい。

本開示の実施例は更に、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに本開示の上記の実施例に記載のネットワーク訓練方法を実現させ、又は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに本開示の上記の実施例に記載のタスク割り当て方法を実現させるためのコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明によるいくつかの方法の実施例に開示される方法は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな方法の実施例を取得することができる。

本発明で提供されるいくつかの製品の実施例で開示された特徴は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな製品の実施例を取得することができる。

本発明によるいくつかの方法、又は機器の実施例に開示される特徴は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな方法の実施例又は機器の実施例を取得することができる。

本開示の明細書の実施例、特許請求の範囲及び上記の添付図面における「第１」、「第２」及び「第３」等の用語は、特定の順番又は先後順序を限定するためのものではなく、類似する対象を区別するためのものであることに留意されたい。また、「含む」、「有する」という用語、及びこれらの任意の変形は、非排他的包含を網羅することが意図され、例えば、一連のステップ又はユニットを含む。方法、システム、製品又はデバイスは、明確に列挙されたこれらのステップ又はユニットに必ずしも限定されず、明確に列挙されない他のステップ又はユニット、又はこれらのプロセス、方法、製品又はデバイスに固有の他のステップ又はユニットを含み得る。

本発明で提供するいくつかの実施例において、開示された機器及び方法は、他の方式で実現されてもよいことを理解されたい。上記で説明された装置の実施例は、例示的なものに過ぎず、例えば、前記ユニットの分割は、論理機能の分割に過ぎず、実際の実現では、他の分割方法を採用することができ、例えば、複数のユニット又はコンポーネントを組み合わせるか又は別のシステムに統合してもよく、その一部の特徴を無視するか実行しなくてもよい。更に、表示又は議論された各構成要素の相互結合又は直接結合又は通信接続は、いくつかのインターフェースを使用して実現することができ、機器又はユニット間の間接結合又は通信接続は、電気的又は機械的な形であってもよく、他の形であってもよい。

上記の別個の部品として説明されたユニットは、物理的に分離されていてもいなくてもよく、ユニットとして表示された部品は、物理的なユニットであってもなくてもよく、すなわち、１箇所に配置されてもよく、複数のネットワークユニットに分散されてもよく、実際の必要に応じてそのうちの一部又はすべてのユニットを選択して本実施例の技術案の目的を実現することができる。

更に、本発明の各実施例における各機能ユニットは、すべて１つの処理ユニットに統合されてもよく、又は各ユニットは１つの独立したユニットとして使用されてもよく、２つ以上のユニットを１つのユニットに統合してもよく、上述の統合されたユニットは、ハードウェアの形で実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェア機能ユニットの形で実現されてもよい。

当業者は、上記した方法の実施例の全て又は一部のステップは、プログラム命令に関連するハードウェアによって完了することができ、前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、前記プログラムが実行されるとき、上記の方法の実施例のステップを実行し、前記記憶媒体は、リムーバブルストレージ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気メモリ又は光ディスクなどのプログラムコードを記憶することができる媒体を含む。

又は、本発明の上記の統合されたユニットがソフトウェア機能モジュールの形で実現され、スタンドアロン製品として販売又は使用される場合、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本発明の実施例の技術的解決策は、本質的に、又は既存の技術に貢献する部分は、ソフトウェア製品の形で具現されることができ、当該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体に記憶されて、一台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワーク機器などであリ得る）が本発明の各実施例に記載の方法の全部又は一部を実行するようにするためのいくつかの命令を含む。前述した記憶媒体は、リムーバブルストレージ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気メモリ又は光ディスクなどのプログラムコードを記憶することができる様々な媒体を含む。

以上は、本発明の具体的な実施形態に過ぎないが、本発明の保護範囲はこれに限定されず、当業者は、本発明に開示された技術的範囲内で容易に想到し得る変更又は置換は、すべて本発明の保護範囲内に含まれるべきである。したがって、本発明の保護範囲は、特許請求の保護範囲に従うものとする。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表す、ことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表す、ことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表すように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表すように構成される。

本開示の実施例の技術的解決策において、一方では、訓練データ集合を決定することにより、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練し、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記実際の性能は、性能の実際の値であり、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用され、他方では、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成し、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を得、前記予測性能は、性能の予測値であり、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行う。このように、第１ネットワークの訓練により、特定のタスク割り当てポリシーを用いて、処理対象タスクを実行するためのシステム性能の予測を実現し、それにより、最適な割り当てポリシーを決定し、タスク割り当てプロセスにおける処理対象タスクと機器の利用可能なリソース間の最適なマッチングを実現し、それにより、リソースの利用を最大化し、システム性能を向上させることができる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法であって、
訓練データ集合を決定し、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練することを含み、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される、ネットワーク訓練方法。
（項目２）
前記ネットワーク訓練方法は、
処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することを更に含む、
項目１に記載のネットワーク訓練方法。
（項目３）
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
項目２に記載のネットワーク訓練方法。
（項目４）
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む、
項目３に記載のネットワーク訓練方法。
（項目５）
前記第１ネットワークを訓練することは、
少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練することを含み、
計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得る、
項目１に記載のネットワーク訓練方法。
（項目６）
前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、
前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
項目５に記載のネットワーク訓練方法。
（項目７）
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、
各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
項目６に記載のネットワーク訓練方法。
（項目８）
前記第１ネットワークを訓練することは、
各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することを含む、
項目７に記載のネットワーク訓練方法。
（項目９）
前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することは、
各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新することを含む、
項目８に記載のネットワーク訓練方法。
（項目１０）
前記ネットワーク訓練方法は、前記訓練データ集合を更新することを更に含み、
前記訓練データ集合を更新することは、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、のうちの少なくとも１つを含む、
項目１に記載のネットワーク訓練方法。
（項目１１）
モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法であって、
処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定することと、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することと、
前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得することと、
予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うことと、を含む、タスク割り当て方法。
（項目１２）
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
項目１１に記載のタスク割り当て方法。
（項目１３）
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む、
項目１２に記載のタスク割り当て方法。
（項目１４）
前記各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得することは、
計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む、
項目１１に記載のタスク割り当て方法。
（項目１５）
前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、
前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
項目１４に記載のタスク割り当て方法。
（項目１６）
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、
各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
項目１５に記載のタスク割り当て方法。
（項目１７）
前記タスク割り当て方法は、
タスク割り当てを行った後、対応するタスク割り当てポリシーに従って前記処理対象タスクが実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶することを更に含み、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される、
項目１１に記載のタスク割り当て方法。
（項目１８）
モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置であって、第１決定ユニットと訓練ユニットとを備え、
前記第１決定ユニットは、訓練データ集合を決定するように構成され、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、
前記訓練ユニットは、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練するように構成され、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される、ネットワーク訓練装置。
（項目１９）
前記ネットワーク訓練装置は更に、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成される第１生成ユニットを備える、
項目１８に記載のネットワーク訓練装置。
（項目２０）
前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
項目１９に記載のネットワーク訓練装置。
（項目２１）
前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される、
項目１９に記載のネットワーク訓練装置。
（項目２２）
モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置であって、第２決定ユニット、第２生成ユニット、予測ユニット及びタスク割り当てユニットを備え、
前記第２決定ユニットは、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定するように構成され、
前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成され、
前記予測ユニットは、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得するように構成され、
前記タスク割り当てユニットは、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うように構成される、タスク割り当て装置。
（項目２３）
プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに項目１ないし１０のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を実現させ、又は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに項目１１ないし１７のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を実現させるためのコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目２４）
メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備える電子機器であって、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行して、項目１ないし１０のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を実現し、又は、前記プログラムは、前記プロセッサによって実行されるとき、項目１１ないし１７のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を実現する、電子機器。

本実施形態において、リソースグラフは、システムにおける各モノのインターネット機器の能力（リソースとも呼ばれる）を含み得る。モノのインターネット機器の能力は少なくとも、計算能力、記憶能力及び通信能力のうちの少なくとも１つを含む。例示的に、リソースグラフは、少なくとも１つのノードを含み得、各ノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部に対応し、一例において、１つのノードは、１つのモノのインターネット機器のすべての能力（例えば、計算能力、記憶能力及び通信能力など）を表すことができ、他の例において、１つのノードは、１つのモノのインターネット機器の能力の一部を表すことができ、例えば、１つのモノのインターネット機器の計算能力又は記憶能力のみを表し、又は、１つのモノのインターネット機器の計算能力の一部及び／又は記憶能力の一部のみを表す。ノード間のエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部間の関係を示す。

いくつかの選択的な実施形態において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

実際の適用では、前記計算グラフの各ノードに割り当てられた前記リソースグラフの少なくとも１つのノードは、同じであってもよいし異なってもよく、つまり、１つのモノのインターネット機器は、自身の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を用いて複数の演算子に対応する計算ユニットを実現することができ、同時に、複数のモノのインターネット機器は、連携して１つの演算子に対応する計算ユニットを実現することができる。更に、計算依存関係（即ち、データ依存関係）を有しない計算グラフ内のノード（又は演算子）は、同じ又は異なるモノのインターネット機器で並列に実行（又は演算、計算）されてもよい。

ステップ２０３において、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表す。

任意選択的に、本開示の実施例の上記のリソースサブグラフの生成方法（即ち、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表す方法）は、ヒューリスティック法であってもよく、又はグラフ探索法であってもよく、又はグラフ最適化方法であってもよく、又はサブグラフマッチング方法であってもよく、本実施例は、上記のリソースサブグラフの生成方法に限定されずタスク割り当てポリシーを生成することができ、他のヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を採用してタスク割り当てポリシーを生成することもできる。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表す、ことと、を含む。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニット１３は、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第１生成ユニット１３は、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表すように構成される。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニット２２は、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表し、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力及び／又はリソースの少なくとも一部の間の関係を表す。

本開示のいくつかの任意の実施例において、前記第２生成ユニット２２は、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、１つのリソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むか、または１つのタスク割り当てポリシーを表すように構成される。

Claims

モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法であって、
訓練データ集合を決定し、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練することを含み、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される、ネットワーク訓練方法。
前記ネットワーク訓練方法は、
処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することを更に含む、
請求項１に記載のネットワーク訓練方法。
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
請求項２に記載のネットワーク訓練方法。
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む、
請求項３に記載のネットワーク訓練方法。
前記第１ネットワークを訓練することは、
少なくとも１つのタスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記第１ネットワークを訓練することを含み、
計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得る、
請求項１に記載のネットワーク訓練方法。
前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、
前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
請求項５に記載のネットワーク訓練方法。
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、
各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
請求項６に記載のネットワーク訓練方法。
前記第１ネットワークを訓練することは、
各タスク割り当てポリシーの予測性能及び実際の性能に基づいて、前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することを含む、
請求項７に記載のネットワーク訓練方法。
前記特徴抽出モジュールと前記予測モジュールを訓練することは、
各タスク割り当てポリシーの予測性能と実際の性能の間の誤差を逆伝播し、予測性能と実際の性能の間の誤差が所定条件を満たすまで、勾配降下アルゴリズムを利用して第１ネットワークの特徴抽出モジュールと予測モジュールのネットワークパラメータを更新することを含む、
請求項８に記載のネットワーク訓練方法。
前記ネットワーク訓練方法は、前記訓練データ集合を更新することを更に含み、
前記訓練データ集合を更新することは、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、各リソースサブグラフに対応する実際の性能を得、前記計算グラフ、各リソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ヒューリスティック法、グラフ探索法、グラフ最適化方法及びサブグラフマッチング方法のうちの少なくとも１つの方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、第１ネットワークを介して各リソースサブグラフに対応する予測性能を得、前記少なくとも１つのリソースサブグラフから予測性能が最も良いリソースサブグラフを選択し、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、前記予測性能が最も良いリソースサブグラフ及び対応する実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、
計算グラフ及びリソースグラフに基づいて、ランダムウォーク方法を用いて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成し、各リソースサブグラフに対応するタスク割り当てポリシーに従って実際に実行した後、実際の性能を得、前記計算グラフ、少なくとも１つのリソースサブグラフ及び実際の性能を前記訓練データ集合に追加すること、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載のネットワーク訓練方法。
モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法であって、
処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定することと、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することと、
前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得することと、
予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うことと、を含む、タスク割り当て方法。
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成することは、
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することを含み、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
請求項１１に記載のタスク割り当て方法。
前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成することは、
前記計算グラフ内の第１ノードを決定することであって、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードである、ことと、
前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定することであって、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードである、ことと、
各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定することであって、各リソースサブグラフは１つのタスク割り当てポリシーを含む、ことと、を含む、
請求項１２に記載のタスク割り当て方法。
前記各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得することは、
計算グラフ及び各リソースサブグラフに基づいて、第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることを含む、
請求項１１に記載のタスク割り当て方法。
前記第１ネットワークを用いて各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１ネットワークの特徴抽出モジュールを用いて前記計算グラフの特徴を抽出し、第１特徴集合を得ることと、
前記特徴抽出モジュールを用いて、前記少なくとも１つのリソースサブグラフの特徴をそれぞれ抽出し、少なくとも１つの第２特徴集合を得ることと、
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
請求項１４に記載のタスク割り当て方法。
前記第１特徴集合、各第２特徴集合及び前記第１ネットワークの予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることは、
前記第１特徴集合及び各第２特徴集合に基づいて、少なくとも１つの第３特徴集合を得ることであって、各第３特徴集合は、前記第１特徴集合及び各第２特徴集合を含む、ことと、
各第３特徴集合及び前記予測モジュールに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測データを得、各リソースサブグラフに対応する予測データに基づいて、各リソースサブグラフに対応する予測性能を得ることと、を含む、
請求項１５に記載のタスク割り当て方法。
前記タスク割り当て方法は、
タスク割り当てを行った後、対応するタスク割り当てポリシーに従って前記処理対象タスクが実行されるときの実際の性能を取得し、対応するタスク割り当てポリシー及び取得された実際の性能を訓練データ集合に記憶することを更に含み、前記訓練データ集合は、前記第１ネットワークを更新するために使用される、
請求項１１に記載のタスク割り当て方法。
モノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練装置であって、第１決定ユニットと訓練ユニットとを備え、
前記第１決定ユニットは、訓練データ集合を決定するように構成され、前記訓練データ集合は、少なくとも１つのタスク割り当てポリシー及び対応する実際の性能を含み、１つの実際の性能は、対応するタスク割り当てポリシーに基づいて実際に実行することによって得られ、
前記訓練ユニットは、前記訓練データ集合に基づいて第１ネットワークを訓練するように構成され、前記第１ネットワークは、タスク割り当てポリシーの性能を予測するために使用される、ネットワーク訓練装置。
前記ネットワーク訓練装置は更に、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定し、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成される第１生成ユニットを備える、
請求項１８に記載のネットワーク訓練装置。
前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのリソースサブグラフを生成するように構成され、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含み、前記タスク割り当てポリシーは、対応するリソースグラフの少なくとも１つのノードを前記計算グラフの各ノードに割り当てるために使用され、リソースサブグラフ内の１つのノードは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部を表し、リソースサブグラフ内の隣接する２つのノードのエッジは、１つ又は複数のモノのインターネット機器の能力の少なくとも一部の間の関係を表す、
請求項１９に記載のネットワーク訓練装置。
前記第１生成ユニットは、前記計算グラフ内の第１ノードを決定し、前記第１ノードは、リソース需要が最も大きいノードであり、前記リソースグラフ内の少なくとも１つの第２ノードを決定し、前記少なくとも１つの第２ノードは、前記第１ノードのリソース需要を満たすノードであり、各第２ノードに基づいて、１つのリソースサブグラフを決定し、各リソースサブグラフは、１つのタスク割り当てポリシーを含むように構成される、
請求項１９に記載のネットワーク訓練装置。
モノのインターネット機器ベースのタスク割り当て装置であって、第２決定ユニット、第２生成ユニット、予測ユニット及びタスク割り当てユニットを備え、
前記第２決定ユニットは、処理対象タスクに対応する計算グラフ、及び１つ又は複数のモノのインターネット機器に対応するリソースグラフを決定するように構成され、
前記第２生成ユニットは、前記計算グラフ及び前記リソースグラフに基づいて、少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを生成するように構成され、
前記予測ユニットは、前記少なくとも１つのタスク割り当てポリシーを第１ネットワークに入力し、各タスク割り当てポリシーに対応する予測性能を取得するように構成され、
前記タスク割り当てユニットは、予測性能が最も良いタスク割り当てポリシーを決定し、決定されたタスク割り当てポリシーに基づいてタスク割り当てを行うように構成される、タスク割り当て装置。
プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに請求項１ないし１０のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を実現させ、又は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに請求項１１ないし１７のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を実現させるためのコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体。
メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備える電子機器であって、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行して、請求項１ないし１０のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのネットワーク訓練方法を実現し、又は、前記プログラムは、前記プロセッサによって実行されるとき、請求項１１ないし１７のいずれか一項に記載のモノのインターネット機器ベースのタスク割り当て方法を実現する、電子機器。