摘要
一种基于DRL速率调整的机内拥塞缓解方法和装置,其方法包括:获取拥塞信号,以短周期对CPU中的不同寄存器进行探测,计算出当前瞬时状态下的IIO占用率和接收端网络带宽;通过周期性数据包探测,计算出端侧处理时延;将IIO占用率、接收端网络带宽以及端侧处理时延作为主机拥塞信号;分配资源,将主机内部的拥塞程度以及数据中心网络带宽与分别与其基准阈值比较,根据比较结果进行粗粒度地分配主机内部资源分配;调整发送速率,DRL智能体持续地对网络环境中的多元流量信息和拥塞信息进行感知与学习,动态调整流量的发送速率。本发明通过主机内部资源分配以及采用深度强化学习调整网络流量速率的方式缓解主机内部的拥塞,减少主机内拥塞对整体高性能网络的性能影响。
技术关键词
主机
最大化吞吐量
接收端
拥塞信息
网络发送速率
发送端
资源分配
训练深度神经网络
网卡
时延
深度神经网络模型
拥塞控制方法
周期性
数据中心
深度强化学习
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟化设备
数据处理设备
容器
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计算机设备
船舶主机
数据
特征选择
船舶能耗预测
XGBoost模型
短波紫外线治疗
紫外光发生器
内窥镜摄像头
安装组件
图像采集模块