分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network, CPN), 其以“连”
和“算” 为核心. 针对广分布异构性导致可行解空间巨大, 强不确定性导致可行解空间易变 …

为有效支撑网络和计算深度融合的发展需求, 新型的算力网络架构应运而生. 在此背景下,
如何实现算网资源的智能感知以及计算任务的高效调度, 是当前网络需要解决的关键问题. 为此 …

[目的] 伴随5G 和人工智能(Artificial Intelligence, AI) 技术的飞速发展, 各类型的应用不断涌现,
不同应用对计算和网络都有着特定要求. 为了给用户提供更好的体验, 需要为不同应用提供满足 …

在“东数西算” 工程背景下, 算力基础设施迎来了飞速发展, 产生了大量异构算力资源. 云—边—
端的算力与网络协同, 能够满足多种异构算力资源与众多应用场景的高效匹配 …

为满足时间敏感, 计算密集型业务的发展要求, 研究了计算任务实时传输和实时计算的保障性
问题. 首先, 简要介绍了算力网络和确定性网络的研究进展. 然后, 提出了确定性算力网络技术 …

随着新型网络业务和应用的不断发展与成熟, 云计算, 边缘计算, 智能终端设备得到了快速发展,
计算资源呈现出泛在部署的趋势, 如何高效协同地利用这些泛在计算资源成为当前网络领域研究 …

Currently, data processing employs a three-tier computing power architecture
encompassing cloud, edge, and end. However, under such an architecture, large-scale …

数据中心的快速发展使其可以作为需求响应参与电力系统调度, 通过在区域间调度数据中心内算
力资源能够实现节能减排, 节约成本的目的, 但在电力系统调度中考虑数据中心算力资源的需求 …

Computing power network (CPN), which integrates heterogeneous computing resources
and communication network, can tackle the challenges brought by the pervasiveness of …

With the deepening development of information and the industrial revolution, data has
become an equally important factor in production as labor and capital. Extracting enormous …