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公開番号2023069867
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-05-18
出願番号2021182044
出願日2021-11-08
発明の名称管理装置
出願人マツダ株式会社
代理人弁理士法人前田特許事務所
主分類G06F 9/50 20060101AFI20230511BHJP(計算;計数)
要約【課題】グリッドコンピューティングにおいて、新たなアプリケーションに対して適切なネットワークを構築可能にする。
【解決手段】グリッドコンピューティングを管理する管理装置50は、過去のアプリケーションに関するグリッドコンピューティングの実績を学習し、学習結果に基づいて、アプリケーションに対して移動体の個数およびネットワーク構成を推定するための推定モデルを作成する学習モジュール6と、推定モデルに基づき、新たなアプリケーションに対して、移動体の個数およびネットワーク構成を決定するスケジューリングモジュール7とを備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
移動体に搭載された演算資源を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理装置であって、
過去のアプリケーションに関するグリッドコンピューティングの実績を学習し、学習結果に基づいて、アプリケーションに対して移動体の個数およびネットワーク構成を推定するための推定モデルを作成する学習モジュールと、
前記推定モデルに基づき、新たなアプリケーションに対して、移動体の個数およびネットワーク構成を決定するスケジューリングモジュールとを備える
管理装置。
続きを表示（約 200 文字）【請求項２】
請求項１記載の管理装置において、
前記学習モジュールが学習するグリッドコンピューティングの実績は、移動体の個数、ネットワーク構成、および、演算資源の稼働状況に関する情報を含む
管理装置。
【請求項３】
請求項１記載の管理装置において、
前記学習モジュールは、演算資源の稼働率が向上することを条件として、前記推定モデルを作成する
管理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
ここに開示された技術は、グリッドコンピューティングの管理に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
グリッドコンピューティングシステムでは、ネットワークを介して複数の情報処理装置を接続し、これらの各情報処理装置に並列して処理を行わせる。これによって、個々の情報処理装置の処理能力は低くても、全体として高速な処理が可能となる。そして、グリッドコンピューティングシステムを車載端末で構成する研究や提案がなされている。
【０００３】
特許文献１には、車載端末を用いたグリッドコンピューティングシステムに関する発明が開示されている。この発明では、基地局は、各車両が有する演算資源に関する情報を取得して、その資源情報に基づいて、依頼された処理を実行する車載端末を特定し、特定した車載端末に対して処理を割り当てる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００７－８７２７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１には、新たなアプリケーションに対して適切なネットワークを構築することに関しては、何ら記載されていない。
【０００６】
ここに開示する技術は、かかる点に鑑みてなされたものであり、グリッドコンピューティングにおいて、新たなアプリケーションに対して適切なネットワークを構築可能にするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、ここに開示された技術では、移動体に搭載された演算資源を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理装置は、過去のアプリケーションに関するグリッドコンピューティングの実績を学習し、学習結果に基づいて、アプリケーションに対して移動体の個数およびネットワーク構成を推定するための推定モデルを作成する学習モジュールと、前記推定モデルに基づき、新たなアプリケーションに対して、移動体の個数およびネットワーク構成を決定するスケジューリングモジュールとを備える。
【０００８】
この構成によると、管理装置において、学習モジュールは、過去のアプリケーションに関するグリッドコンピューティングの実績を学習し、学習結果に基づいて、アプリケーションに対して移動体の個数およびネットワーク構成を推定するための推定モデルを作成する。スケジューリングモジュールは、学習モジュールが作成した推定モデルに基づき、新たなアプリケーションに対して、移動体の個数およびネットワーク構成を決定する。したがって、グリッドコンピューティングにおいて、新たなアプリケーションに対して適切なネットワークを構築することができる。
【０００９】
また、前記学習モジュールが学習するグリッドコンピューティングの実績は、移動体の個数、ネットワーク構成、および、演算資源の稼働状況に関する情報を含む、としてもよい。
【００１０】
また、前記学習モジュールは、演算資源の稼働率が向上することを条件として、前記推定モデルを作成する、としてもよい。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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