[发明专利]云计算的AI数据调度分配方法及相关产品

权利要求书

1.一种云计算的AI数据调度分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

终端向云计算系统内的其他设备发送AI硬件请求；其他设备向终端返回AI硬件响应，该响应包含：AI硬件型号以及支持的处理类型；

终端依据该支持的处理类型将其他设备划分为n个组，每个组对应一个或多个支持的处理类型且每个组内的设备所支持的处理类型完全相同，终端依据该AI硬件型号确定设备的AI处理能力；

终端接收待处理的AI数据，对该AI数据进行分析确定该AI数据所需的类型，终端从n个组中选择支持所需的类型对应的第一组，从第一组中选择AI处理能力最高的第一设备，将该AI数据分配给第一设备处理；

上述n为大于等于1的整数；

终端确定该数据的类型为图片数据时，对图片数据中的每张图片执行方格操作得到操作数据；该方格操作具体可以包括：对一张图片建立网格，计算每个网格之间的相似度，将相似度大于相似阈值的网格确定为相似网格组，设置位图表示相似网格组的在一张图片的位置，相似网格组存储一个网格的像素数据，将剩余网格组的像素数据删除完成一张图片的方格操作；所述相似度的计算方式具体包括：依据每个网格的像素点的R、G、B值以及像素点的在网格的位置建立三维矩阵m*n*3，其中，m表示三维矩阵的长度值、n表示三维矩阵的宽度值，3表示深度值，每个深度对应R、G、B的值，计算二个网格的2个三维矩阵的差值得到三维差值矩阵，统计三维差值矩阵中元素值小于数值阈值的数量z，相似度＝z/(m*n*3)*100％。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI处理能力具体包括：AI处理的数据量大小以及AI处理的时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI处理能力具体包括：AI处理的效率，所述方法还包括：依据AI芯片的具体结构计算得到，具体包括：

若AI芯片为主-从结构，则提取主处理电路的存储容量S_m；提取从处理电路的数量x以及从数据电路与主处理电路连接通道的数量y；

η＝【S_m/(2*32)】/(y*x)。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

终端依据AI硬件的型号调用该AI硬件的型号的官网的对应型号的工作手册确定该AI处理的数据量代销以及AI处理的时间。

5.一种云计算系统，其特征在于，所述系统包括：终端以及其他设备；

终端，用于向云计算系统内的其他设备发送AI硬件请求；

其他设备，用于向终端返回AI硬件响应，该响应包含：AI硬件型号以及支持的处理类型；

终端，用于依据该支持的处理类型将其他设备划分为n个组，每个组对应一个或多个支持的处理类型且每个组内的设备所支持的处理类型完全相同，依据该AI硬件型号确定设备的AI处理能力；

终端，用于接收待处理的AI数据，对该AI数据进行分析确定该AI数据所需的类型，终端从n个组中选择支持所需的类型对应的第一组，从第一组中选择AI处理能力最高的第一设备，将该AI数据分配给第一设备处理；

上述n为大于等于1的整数；

终端，用于确定该数据的类型为图片数据时，对图片数据中的每张图片执行方格操作得到操作数据；该方格操作具体可以包括：对一张图片建立网格，计算每个网格之间的相似度，将相似度大于相似阈值的网格确定为相似网格组，设置位图表示相似网格组的在一张图片的位置，相似网格组存储一个网格的像素数据，将剩余网格组的像素数据删除完成一张图片的方格操作；所述相似度的计算方式具体包括：依据每个网格的像素点的R、G、B值以及像素点的在网格的位置建立三维矩阵m*n*3，其中，m表示三维矩阵的长度值、n表示三维矩阵的宽度值，3表示深度值，每个深度对应R、G、B的值，计算二个网格的2个三维矩阵的差值得到三维差值矩阵，统计三维差值矩阵中元素值小于数值阈值的数量z，相似度＝z/(m*n*3)*100％。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述终端为：平板电脑、智能手机或个人计算机。

7.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行如权利要求1-4任意一项提供的方法。