北京,2023年9月19日— WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球性全息增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布其开发了IoT-LocalSense算法,该算法优化了负载平衡问题,提高了任务本地化执行率,减少了非本地执行和负载不平衡,优化了资源利用,进一步提升了IoT集群系统的性能。

在IoT计算环境中,数据调度涉及将作业的输入数据分配到各种计算节点和存储节点。如果数据匹配偏差严重,可能会导致数据调度的非本地执行,这会增加任务执行时间和资源消耗。同时,负载不平衡可能导致某些节点过载和其他节点轻载,这会影响系统的整体性能和资源利用效率。原理:

数据放置模块:通过对IoT工作节点的处理能力进行评估,设计数据放置算法,合理地将作业的输入数据分配到计算节点和存储节点。同时,考虑数据的局部性,将相关的数据放置在计算节点附近,以减少数据传输开销和延迟。

数据调度优化模块:利用数据块存储位置信息对数据调度进行优化,使得在执行时更可能在本地节点上执行任务,减少非本地执行的频率。它还平衡集群中每个节点的负载,确保任务均匀分布在整个集群中,优化系统资源的利用效率。

IoT-LocalSense算法的优势:

提高任务本地化执行率:通过数据放置算法和数据调度优化,IoT-LocalSense算法可以有效提高计算节点上的任务本地执行率。相关数据的本地存储使任务可以快速访问数据,减少了数据传输的需要,从而加快了任务执行。

减少非本地执行:IoT-LocalSense算法通过数据预取方法,将非本地数据调度所需的数据提前放入计算节点的本地存储。这减少了任务等待非本地数据传输的时间,从而减少了非本地执行的频率,提高了整体执行效率。

考虑数据局部性:该算法注重数据的局部性,将相关数据放置在计算节点附近,这减少了网络中的数据传输,从而减少了网络传输开销和延迟,提高了整体系统性能。

优化资源利用:通过减少非本地执行和优化数据调度,IoT-LocalSense算法提高了系统资源的有效利用。任务更多地在本地执行,减少了浪费的资源和不必要的负载。

在IoT大规模数据处理场景中,WiMi的IoT-LocalSense算法可以显著提高系统性能和资源利用效率。在实际的IoT计算系统中,该算法可以作为数据调度优化的核心组件,优化任务调度和数据分配,以提高系统的整体性能。通过系统仿真实验比较IoT-LocalSense算法与其他数据调度算法的性能,该算法在任务本地化执行率和响应时间方面优于传统数据调度优化算法,明显更好。

WiMi的IoT-LocalSense算法通过优化数据放置、数据调度优化和数据预取,显著提高了IoT集群系统的性能和效率,增加了任务的本地化执行,减少了非本地执行和负载不平衡,优化了资源利用。随着IoT技术的不断发展,IoT-LocalSense算法将继续被优化和改进,为IoT计算提供更强大的数据调度优化支持。

关于WIMI全息云

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