(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210914872.3 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 无锡雪浪数制科技有限公司 地址 214000 江苏省无锡市经济开发区金 融一街1号昌兴国际金融大厦6楼 (72)发明人 顾毅　陆广远　 (74)专利代理 机构 无锡华源专利商标事务所 (普通合伙) 32228 专利代理师 孙建 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06F 9/50(2006.01) G06F 9/54(2006.01) (54)发明名称 一种去中心化的分布式并行计算框架及计 算方法 (57)摘要 本发明涉及一种去中心化的分布式并行计 算框架及计算方法， 基于最小负载算法确定任务 分配方案， 对于无法继续拆分的并行任务， 以所 有并行任务的最大完成时间作为本串行任务包 完成时间， 计算所有串行任务包的最小完成时 间， 获得最优分配方案； 对于可 以继续细分的任 务包， 递归调用最小负载算法来计算最小时间， 简化了算法的复杂度， 提高了运算效率； 对于计 算结果可以预期的串行任务， 本发 明预先计算得 到输出表， 当在前任务计算完成后， 基于在前任 务的结果， 直接查表得到在后任务的结果， 提高 了计算的整体效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115408122 A 2022.11.29 CN 115408122 A 1.一种去中心化的分布式计算框架， 其特征在于， 包括多个计算节点， 所述计算节点具 有主处理器、 广播接口、 时序器、 任务序列处理器， 多个计算节点的所述时序器基于互联网 络进行动态对时， 所述任务序列 处理器建立本节点的时序任务表单， 通过所述广播接口向 互联网络广播； 计算节点将任务划分为最小任务单元， 分别标记串行任务包和并行任务包； 所述计算 节点基于最小负载算法计算最优节点分配方案， 向所述互联网络发布并发起投票， 若投票 通过， 则按照最优节点分配方案向各节点分发任务包； 所述 最小负载算法满足 公式(1)： 式中， [T(Mij)]|j＝1,2,…,b表示串行任务包， 所述T(Mij)表示计算第ij号任务分配给任一 任务节点所需要的预估时间， 所述预估时间基于任务运算量和各节点的浮点运算能力计算 得到， ij表 示该任务包为第i组串 行任务包中的第 j个并行任务， n表 示共有n组串 行任务包， b表示第i组串行任务包中共有b个并行任务， PINGin和PINGout分别表示节点间传输的输入延 迟和输出延迟。 2.根据权利要求1所述的一种 去中心化的分布式计算框架， 其特征在于， 所述互联网络 为区块链网络， 所述投票的通过比例为至少51％。 3.根据权利要求2所述的一种 去中心化的分布式计算框架， 其特征在于， 如果所述并行 任务包内含串行任务和并行任务， 则递归调用所述 最小负载算法计算 最优节点分配方案 。 4.根据权利要求3所述的一种 去中心化的分布式计算框架， 其特征在于， 如果一项任务 依赖于在前任务的结果， 则将其确定为串行任务； 否则， 将其确定为并行任务。 5.根据权利要求4所述的一种 去中心化的分布式计算框架， 其特征在于， 如果一项串行 任务的所依赖的在前任务的结果为可以确定范围的离散值， 则将该串行任务视为并行任 务， 并基于可以确定范围的离散值计算在后输出表， 当所述在前任务完成后， 通过其查表返 回在后结果。 6.一种去中心化的分布式计算方法， 基于如权利要求1 ‑5任一项所述的框架实施， 其特 征在于， 每个计算节点 都包含计算能力和存储空间， 和其他计算节点组成对等互联网络； 所 述方法包括以下步骤： S1、 节点发现： 动态发现计算节点加入或退出集群， 统计和管理各节点的计算和存储能 力， 用于在分配 计算任务时选择最优的节点； S2、 任务分发： 计算节点基于任务节点基于最小负载算法计算最优节点分配方案， 向所 述互联网络发布并发起投票， 若投票通过， 则按照最优节点分配方案向各节点分发任务包； 所述最小负载算法满足 公式(1)： 式中， [T(Mij)]|j＝1,2,…,b表示串行任务包， 所述T(Mij)表示计算第ij号任务分配给任一 任务节点所需要的预估时间， ， 所述预估时间基于任务运算量和各节点的浮点运算能力计 算得到， ij表示该任务包为第i组串行任务包中的第j个并行任务， n表示共有n组串行任务 包， b表示第i组串行任务包中共有b个并行任务， PINGin和PINGout分别表示节点间传输的输 入延迟和输出延迟； S3、 任务确认： 任务节点收到任务执行请求， 根据请求判断本节点是否有执行相关计算权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115408122 A 2的资源和环境， 如果可以则继续执 行任务， 否则返回错 误信息； S4、 任务环境准备： 根据任务配置文件准备当前任务所需要的计算环境， 包括计算代码 下载或者容器镜像准备； 计算需要的数据从远程下 载到当前节点； S5、 任务执 行： 执行任务， 向上游 节点返回计算结果； S6、 任务清理： 计算任务完成执行并返回结果之后， 当前节点清理任务， 删除不再需要 的程序和数据。 7.根据权利要求6所述的一种 去中心化的分布式计算方法， 其特征在于， 所述互联网络 为区块链网络， 所述投票的通过比例为至少51％。 8.根据权利要求7 所述的一种去中心化的分布式计算方法， 其特 征在于， 如果串行任务包内含串行任务和并行任务， 则递归调用所述最小负载算法计算最优节 点分配方案 。 9.根据权利要求8所述的一种 去中心化的分布式计算方法， 其特征在于， 如果一项任务 依赖于在前任务的结果， 则将其确定为串行任务； 否则， 将其确定为并行任务。 10.根据权利要求9所述的一种去中心化的分布式计算方法， 其特征在于， 如果一项串 行任务的所依赖的在前任务的结果为可以确定范围的离散值， 则将该串 行任务视为并行任 务， 并基于可以确定范围的离散值计算在后输出表， 当所述在前任务完成后， 通过其查表返 回在后结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115408122 A 3