BEIJING, 19. September 2023 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) („WiMi“ oder das „Unternehmen“), ein führender globaler Anbieter von Hologramm-Augmented-Reality-(„AR“)-Technologien, kündigte heute an, dass es den IoT-LocalSense-Algorithmus entwickelt hat, der das Lastausgleichsproblem optimiert, die Ausführungsrate der Task-Lokalisierung verbessert, nicht-lokale Ausführung und Lastungleichgewicht reduziert, die Ressourcennutzung optimiert und so die Leistung von IoT-Clustersystemen weiter verbessert.
Bei der Dateneinteilung in IoT-Computing-Umgebungen geht es darum, die Eingabedaten eines Jobs auf verschiedene Rechen- und Speicherknoten zu verteilen. Wenn die Datenabweichung zu groß ist, kann dies zu einer nicht-lokalen Ausführung der Dateneinteilung führen, was die Task-Ausführungszeit und den Ressourcenverbrauch erhöht. Gleichzeitig kann eine Lastungleichgewicht dazu führen, dass einige Knoten überlastet und andere unterlastet werden, was die Gesamtleistung des Systems und die Effizienz der Ressourcennutzung beeinträchtigt. Das Prinzip:
Datenplatzierungsmodul: Durch die Bewertung der Verarbeitungskapazität der IoT-Arbeitsknoten wird der Datenplatzierungsalgorithmus so konzipiert, dass die Eingabedaten des Jobs auf vernünftige Weise auf die Rechenknoten und Speicherknoten verteilt werden. Dabei wird unter Berücksichtigung der Lokalisierung der Daten relevante Daten in der Nähe der Rechenknoten platziert, um den Datenübertragungsaufwand und die Verzögerung zu reduzieren.
Datenplanungsoptimierungsmodul: Optimierung der Dateneinteilung durch Nutzung der Informationen zum Speicherort der Datenblöcke, um während der Ausführung mit höherer Wahrscheinlichkeit eine lokale Ausführung von Tasks auf den Knoten zu erreichen und so die Häufigkeit von nicht-lokalen Ausführungen zu reduzieren. Es gleicht auch die Last der einzelnen Knoten im Cluster aus, stellt sicher, dass Tasks gleichmäßig im gesamten Cluster verteilt werden, und optimiert so die Auslastung der Systemressourcen.
Vorteile des IoT-LocalSense-Algorithmus:
Verbesserung der lokalen Task-Ausführungsrate: Durch Datenplatzierungsalgorithmen und Datenplanungsoptimierung kann der IoT-LocalSense-Algorithmus die lokale Ausführungsrate von Tasks auf Rechenknoten effektiv verbessern. Der lokale Speicher relevanter Daten ermöglicht Tasks einen schnellen Zugriff auf die Daten, reduziert den Bedarf an Datentransfers und beschleunigt so die Task-Ausführung.
Reduzierung von nicht-lokalen Ausführungen: Der IoT-LocalSense-Algorithmus platziert die für nicht-lokale Dateneinteilung erforderlichen Daten im Voraus mithilfe der Datenvorholmethode im lokalen Speicher des Rechenknotens. Dies reduziert die Zeit, die eine Task auf nicht-lokale Datentransfers wartet, verringert so die Häufigkeit von nicht-lokalen Ausführungen und verbessert die Gesamtausführungseffizienz.
Berücksichtigung der Datenlokalität: Der Algorithmus konzentriert sich auf die Lokalität der Daten und platziert die relevanten Daten in der Nähe der Rechenknoten, was den Datentransfer über das Netzwerk reduziert und so den Netzwerkübertragungsaufwand und die Latenz verringert sowie die Gesamtsystemleistung verbessert.
Optimierte Ressourcennutzung: Durch die Reduzierung von nicht-lokalen Ausführungen und die Optimierung der Dateneinteilung verbessert der IoT-LocalSense-Algorithmus die effiziente Nutzung von Systemressourcen. Tasks werden lokaler ausgeführt, was verschwendete Ressourcen und unnötige Belastung reduziert.
In IoT-Szenarien mit großen Datenmengen kann der IoT-LocalSense-Algorithmus von WiMi die Systemleistung und die Effizienz der Ressourcennutzung signifikant verbessern. Im realen IoT-Rechensystem kann der Algorithmus als Kernkomponente der Dateneinteilungsoptimierung eingesetzt werden, um die Einteilung von Tasks und die Verteilung von Daten zu optimieren und so die Gesamtleistung des Systems zu verbessern. Die Leistung des IoT-LocalSense-Algorithmus wird durch Systemsimulationsexperimente mit anderen Dateneinteilungsalgorithmen verglichen, wobei der Algorithmus in Bezug auf die lokale Task-Ausführungsrate und Reaktionszeit deutlich besser abschneidet als traditionelle Dateneinteilungsoptimierungsalgorithmen.
WiMis IoT-LocalSense-Algorithmus verbessert die Leistung und Effizienz von IoT-Clustersystemen deutlich, indem er die Datenplatzierung, Datenplanungsoptimierung und Datenvorholung optimiert, was die Task-Lokalisierung, die Reduzierung von nicht-lokalen Ausführungen und Lastungleichgewicht erhöht und die Ressourcennutzung optimiert. Mit der kontinuierlichen Entwicklung der IoT-Technologie wird der IoT-LocalSense-Algorithmus weiter optimiert und verbessert, um leistungsfähigere Dateneinteilungsoptimierungen für IoT-Computing zu bieten.
Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holographische Cloud-Technologien, der sich auf professionelle Bereiche konzentriert, darunter holographische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holographischer Puls-LiDAR, kopfmontierte Light-Field-holographische Geräte, holographische Halbleiter, holographische Cloud-Software, holographische Auto-Navigation und andere. Seine Dienstleistungen und holographischen AR-Technologien umfassen holographische AR-Automobilanwendungen, 3D-holographische Puls-LiDAR-Technologie, holographische Vision-Halbleitertechnologie, holographische Softwareentwicklung, holographische AR-Werbetechnologie, holographische AR-Unterhaltungstechnologie, holographisches ARSDK-Zahlungssystem, interaktive holographische Kommunikation und andere holographische AR-Technologien.
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