买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
申请/专利权人:上海科泰信息技术有限公司
摘要:本发明提供了基于大数据的AI算力设备智能能耗管理系统及方法,包括计算模块、比较模块、第一处理模块和第二处理模块;计算模块用于基于当前需求响应指标,计算分配给AI算力设备的当前算力能耗量;比较模块用于将当前算力能耗量与算力能耗量阈值进行比较;第一处理模块用于当当前算力能耗量大于算力能耗量阈值时,将候选基站信息、现存基站信息和基站建设信息输入基站建设模型,基站建设模型输出待建设基站信息和待加装基站信息;第二处理模块用于当当前算力能耗量小于算力能耗量阈值时,使用聚类算法和基站优化模型,确定待建设基站信息和待加装基站信息;以对AI算力设备的能耗进行管理,更合理地使用AI辅助工作。
主权项:1.基于大数据的AI算力设备智能能耗管理系统,其特征在于,包括计算模块、比较模块、第一处理模块和第二处理模块;所述计算模块用于基于当前需求响应指标,计算分配给AI算力设备的当前算力能耗量;所述比较模块用于将所述当前算力能耗量与算力能耗量阈值进行比较;所述第一处理模块用于当所述当前算力能耗量大于所述算力能耗量阈值时,将候选基站信息、现存基站信息和基站建设信息输入基站建设模型,所述基站建设模型输出待建设基站信息和待加装基站信息;所述第一处理模块至少包括基站建设模型训练单元;所述基站建设模型训练单元用于对所述候选基站信息、所述现存基站信息和所述基站建设信息进行处理,得到当前覆盖特征矩阵、基站位置特征矩阵和业务点位置特征矩阵;将所述当前覆盖特征矩阵、所述基站位置特征矩阵和所述业务点位置特征矩阵输入神经网络模型,所述神经网络模型输出被选取的初始第一类基站和初始第二类基站;基于所述初始第一类基站和所述初始第二类基站,构建初始个体;基于遗传算法对所述初始个体进行优化,得到最优个体;计算所述最优个体的最优覆盖情况,并生成最优覆盖特征矩阵;将所述最优覆盖特征矩阵、所述基站位置特征矩阵和所述业务点位置特征矩阵输入所述神经网络模型,所述神经网络模型输出最优第一类基站和最优第二类基站;基于所述最优第一类基站和所述最优第二类基站,确定初始待建设基站信息和初始待加装基站信息;基于所述初始待建设基站信息和所述初始待加装基站信息与标签待建设基站信息和标签待加装基站信息的差值,构建建设损失函数,并基于所述建设损失函数更新所述神经网络模型的参数和所述遗传算法的适应度函数,重复更新操作,直到达到循环终止条件,得到训练好的基站建设模型;初始的适应度函数的计算公式为: ;其中,F表示适应度函数;max*表示取极大值;表示基站均启用第二类通讯设备时的基站变量;N表示基站的总数;表示均启用第二类通讯设备时基站中第个基站的被选取情况,选取取值1,未选取取值0;表示第二类基站的覆盖半径;表示第二类基站的重复覆盖范围;表示加装有第一类通讯设备的基站启用第一类通讯设备且其他被选取的基站启用第二类通讯设备时的基站变量;表示第个基站被选取为第一通讯基站的情况,选取取值1,未选取取值0;表示第一类基站的覆盖半径;表示第一类基站的重复覆盖范围;所述建设损失函数的计算公式为: ; ; ;其中,LOSS表示建设损失函数的值;表示第一损失函数的值,与待建设基站相关;表示第二损失函数的值,与待加装基站相关;表示初始待建设基站变量;表示初始待建设基站信息中被选取的基站的总数;表示标签待建设基站变量;表示标签待建设基站信息中被选取的基站的总数;表示第个初始待建设基站;表示第个标签待建设基站;表示初始待加装基站变量;表示初始待加装基站信息中被选取的基站的总数;表示标签待加装基站变量;表示标签待加装基站信息中被选取的基站的总数;表示第个初始待加装基站;表示第个标签待加装基站;更新所述适应度函数的计算公式为: ;其中,表示更新后的适应度函数;表示第一惩罚系数;表示第二惩罚系数;所述第二处理模块用于当所述当前算力能耗量小于所述算力能耗量阈值时,使用聚类算法和基站优化模型,确定所述待建设基站信息和所述待加装基站信息;所述基站优化模型用于优化聚类结果得到所述待建设基站信息;所述第二处理模块包括第一聚类单元、第一建设单元、优化单元、覆盖范围计算单元、业务点确定单元、第二聚类单元、第二建设单元和最终建设单元;所述第一聚类单元用于对第一类业务点进行聚类,得到第一聚类结果;所述第一建设单元用于基于所述第一聚类结果确定多个初始第一待建设基站信息和待加装基站信息;所述优化单元用于将所述初始第一待建设基站信息输入第一基站优化模型,所述第一基站优化模型输出第一待建设基站信息;所述优化单元还包括更新子单元;所述更新子单元用于对通过聚类算法和基站优化模型得到的待建设基站信息和待加装基站信息进行处理,得到更新覆盖特征矩阵;基于所述更新覆盖特征矩阵,通过所述基站建设模型,得到更新待建设基站信息和更新待加装基站信息;提取所述更新待建设基站信息中的更新第一待建设基站信息;基于所述更新第一待建设基站信息和所述第一待建设基站信息,建立第一优化损失函数,并基于所述第一优化损失函数更新所述第一基站优化模型的参数,得到更新后的第一基站优化模型;其中,第一优化损失函数的表达式为: ;其中,表示第一优化损失函数,与第一待建设基站相关;表示第一基站优化模型输出的第一待建设基站信息的基站变量;表示第一待建设基站信息中的基站总数;表示更新第一待建设基站信息的基站变量;表示更新第一待建设基站信息中的基站总数;表示第一待建设基站信息中第个第一待建设基站的位置;表示更新第一待建设基站信息中第个第一待建设基站的位置;所述覆盖范围计算单元用于基于所述第一待建设基站信息、所述待加装基站信息和第二基站信息,确定初始网络覆盖范围;所述业务点确定单元用于基于所述初始网络覆盖范围,确定未被网络覆盖的第二类业务点;所述第二聚类单元用于对未被网络覆盖的第二类业务点进行聚类,得到第二聚类结果;所述第二建设单元用于基于所述第二聚类结果,确定第二待建设基站信息;所述最终建设单元用于将所述第一待建设基站信息和所述第二待建设基站信息作为最终的待建设基站信息。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 上海科泰信息技术有限公司 基于大数据的AI算力设备智能能耗管理系统及方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。