北京,2023年9月19日 — WiMi Hologram Cloud Inc. (納斯達克股票代碼:WIMI)(「WiMi」或「本公司」),作為全球領先的全息增強現實(「AR」)技術供應商,今天宣佈已開發IoT-LocalSense算法,該算法優化了負載平衡問題,提高了任務本地化執行率,減少了非本地執行和負載不平衡,優化了資源利用,進一步提升了IoT集群系統的性能。

在IoT計算環境中,數據調度涉及將工作的輸入數據分發到各種計算和存儲節點。如果數據匹配偏差嚴重,可能會導致數據調度的非本地執行,從而增加任務執行時間和資源消耗。同時,負載不平衡可能導致某些節點過載和其他節點輕載,這會影響系統的整體性能和資源利用效率。原理:

數據放置模塊:通過對IoT工作節點的處理能力評估,設計數據放置算法,合理地將工作的輸入數據分佈在計算節點和存儲節點中。同時,考慮數據的本地化,將相關數據放置在計算節點附近,以減少數據傳輸開銷和延遲。

數據調度優化模塊:通過利用數據塊存儲位置信息,優化數據調度,使執行過程中任務更可能在本地節點上執行,減少非本地執行的頻率。它還平衡集群中每個節點的負載,確保任務均勻分佈在整個集群中,並優化系統資源的利用效率。

IoT-LocalSense算法的優勢:

提高任務本地化執行率:通過數據放置算法和數據調度優化,IoT-LocalSense算法可以有效提高計算節點上任務的本地執行率。相關數據的本地存儲使任務可以快速訪問數據,減少了數據傳輸的需要,從而加快了任務執行。

減少非本地執行:IoT-LocalSense算法通過數據預取方法,將非本地數據調度所需的數據預先放入計算節點的本地存儲中。這減少了任務等待非本地數據傳輸的時間,從而減少了非本地執行的頻率,提高了整體執行效率。

考慮數據局部性:該算法著眼於數據的局部性,將相關數據放置在計算節點附近,這減少了網絡間的數據傳輸,從而減少了網絡傳輸開銷和延遲,提高了整體系統性能。

優化資源利用:通過減少非本地執行和優化數據調度,IoT-LocalSense算法提高了系統資源的有效利用。任務更多地本地執行,減少了浪費的資源和不必要的負載。

在IoT大規模數據處理場景中,WiMi的IoT-LocalSense算法可以顯著提高系統性能和資源利用效率。在實際的IoT計算系統中,該算法可以作為數據調度優化的核心組件,優化任務調度和數據分佈,以提高系統整體性能。通過系統模擬實驗對IoT-LocalSense算法與其他數據調度算法的性能進行比較,該算法在任務本地化執行率和響應時間方面優於傳統數據調度優化算法。

WiMi的IoT-LocalSense算法通過優化數據放置、數據調度優化和數據預取顯著提高了IoT集群系統的性能和效率,增加了任務本地化執行,減少了非本地執行和負載不平衡,優化了資源利用。隨著IoT技術的不斷發展,IoT-LocalSense算法將繼續優化和改進,為IoT計算提供更強大的數據調度優化支持。

關於WIMI全息雲

WIMI全息雲公司(納斯達克股票代碼:WIMI)是一家全息雲綜合技術解決方案供應商,專注於全息AR汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息AR導航等專業領域。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動全息通信等全息AR技術。

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