算力调度方式确定方法及装置、存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种算力调度方式确定方法、算力调度方式确定装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

算力网络是一种基于业务需求的新型信息基础设施，它实现了计算资源、存储资源和网络资源在云端、边缘端和网络中的按需分配和灵活调度。在算力网络框架下，各种类型的算力设备可以被动态调度和利用，形成一条从供给侧到用户侧的计算网络。这种计算网络具有高度的弹性和可扩展性，可以根据不同业务的需求，实时分配和管理计算资源，从而提供更加高效和灵活的服务。同时，算力网络也能够支持多种应用场景，包括人工智能、大数据分析、物联网等，为各行各业提供强大的计算能力支持。

在相关技术中，可以通过多个算力供给节点对多个算力需求节点调度算力资源，例如，可以通过算力使用场景、算力使用需求、算力设备以及算力任务等确定算力调度方式。然而，相关技术中的方案，未考虑算力调度中的经济成本，使得算力资源调度的效率较低。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种算力调度方式确定方法及算力调度方式确定装置、计算机可读存储介质及电子设备，可以解决相关技术中算力资源调度的效率较低的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供了一种算力调度方式确定方法，包括：获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，包括：基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表；根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，方法还包括：根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，包括：根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解；根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解，包括：通过西北角法/最小元素法对算力资源调度单位成本表进行计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，初始可行解中包括多个基变量以及多个非基变量，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，包括：获取初始可行解中的非基变量，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数；在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整；通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，重复以上步骤直至计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解；根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，算力供给节点对应有算力供给能力，方法还包括：根据算力供给节点的通用算力指标以及算力供给节点的智能算力指标确定算力供给节点对应的算力供给能力；其中，通用算力指标用于指示服务器内存指标、图形处理器算力指标以及中央处理器算力指标，智能算力指标用于指示深度学习智能算力指标以及高精度仿真指标。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据算力供给节点的算效指标、算力需求节点的存储指标以及算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；其中，算力供给节点的算效指标用于指示服务器功耗硬件指标、网络功耗基础设施条件指标以及算力指标，算力需求节点的存储指标用于指示存储系统性能指标、存储容量指标以及存储系统硬件指标，算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标用于指示地理距离指标、网络性能指标以及网络硬件基础设施指标。

根据本公开的第二方面，提供了一种算力调度方式确定装置，包括：节点获取模块，用于获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；成本获取模块，用于获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；调度方式确定模块，用于根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

根据本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现如上述实施例中第一方面的算力调度方式确定方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如上述实施例中第一方面的算力调度方式确定方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开的一种实施例提供的算力调度方式确定方法中，可以获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。本公开的方案，能够通过各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，在进行算力资源调度时，可以充分考虑算力资源调度的经济性的影响，优化经济损耗，进而提升了算力资源调度的效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示意性示出了可以应用本公开实施例的一种算力调度方式确定方法的示例性系统架构的示意图；

图2示意性示出本公开示例性实施例中算力调度方式确定方法的流程图；

图3示意性示出本公开示例性实施例中根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式的流程图；

图4示意性示出本公开示例性实施例中根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式的流程图；

图5示意性示出本公开示例性实施例中根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式流程图；

图6示意性示出本公开示例性实施例中另一种算力调度方式确定方法的流程图；

图7示意性示出本公开示例性实施例中一种算力调度方式确定装置的组成示意图；

图8示意性示出了适于用来实现本公开示例性实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了可以应用本公开实施例的算力调度方式确定方法的示例性系统架构的示意图。

如图1所示，系统架构1000可以包括终端设备1001、1002、1003中的一种或多种，网络1004和服务器1005。网络1004用以在终端设备1001、1002、1003和服务器1005之间提供通信链路的介质。网络1004可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器1005可以是多个服务器组成的服务器集群等。

用户可以使用终端设备1001、1002、1003通过网络1004与服务器1005交互，以接收或发送消息等。终端设备1001、1002、1003可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式计算机等等。另外，服务器1005可以是提供各种服务的服务器。

在一种实施例中，本公开的算力调度方式确定方法的执行主体可以是服务器1005的实施例中，服务器1005可以获取由终端设备1001、1002、1003发送的多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，并根据本公开的算力调度方式确定方法获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，然后将处理后得到的调度算力资源的调度方式返回至终端设备1001、1002、1003。

此外，还可以通过终端设备1001、1002、1003等执行本公开的算力调度方式确定方法，以实现获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

此外，本公开的算力调度方式确定方法的实现过程还可以由终端设备1001、1002、1003和服务器1005共同实现。例如，终端设备1001、1002、1003可以获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，然后将得到的各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本发送给服务器1005，以使服务器1005可以根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

算力网络是一种基于业务需求的新型信息基础设施，它实现了计算资源、存储资源和网络资源在云端、边缘端和网络中的按需分配和灵活调度。在算力网络框架下，各种类型的算力设备可以被动态调度和利用，形成一条从供给侧到用户侧的计算网络。这种计算网络具有高度的弹性和可扩展性，可以根据不同业务的需求，实时分配和管理计算资源，从而提供更加高效和灵活的服务。同时，算力网络也能够支持多种应用场景，包括人工智能、大数据分析、物联网等，为各行各业提供强大的计算能力支持。

在相关技术中，可以通过多个算力供给节点对多个算力需求节点调度算力资源，例如，可以通过算力使用场景、算力使用需求、算力设备以及算力任务等确定算力调度方式。然而，相关技术中的方案，未考虑算力调度中的经济成本，使得算力资源调度的效率较低。

本公开的一种实施例提供的算力调度方式确定方法中，可以获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。本公开的方案，能够通过各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，在进行算力资源调度时，可以充分考虑算力资源调度的经济性的影响，优化经济损耗，进而提升了算力资源调度的效率。

如图2所示，该算力调度方式确定方法可以包括以下步骤：

步骤S210，获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；

步骤S220，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；

步骤S230，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

本公开的一种实施例提供的算力调度方式确定方法中，可以获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。本公开的方案，能够通过各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，在进行算力资源调度时，可以充分考虑算力资源调度的经济性的影响，优化经济损耗，进而提升了算力资源调度的效率。

下面，将结合附图及实施例对本示例性实施例中的算力调度方式确定方法的步骤S210～S230进行更详细的说明。

步骤S210，获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；

在本公开的一种示例实施例中，可以获取多个算力供给节点。具体的，算力供给节点是指提供计算资源(算力)的节点或者服务器，算力供给节点可以承载各种计算任务，并为用户或者应用程序提供计算能力。算力供给节点可以将其可用的计算资源分配和提供给需要计算能力的用户、应用程序或者其他系统。算力供给节点可以对计算资源进行调度和分配，接受外部请求并根据需求进行分配。

具体而言，在算力网络中，可以包括多个算力供给节点，在需要执行算力任务时，可以在算力网络中确定多个算力供给节点，以用于调度算力资源。

需要说明的是，本公开对于算力供给节点的具体数量并不做特殊限定。

在本公开的一种示例实施例中，可以获取多个算力需求节点。具体的，算力需求节点是指需要计算资源(算力)的节点或者实体，算力需求节点可以为用户、应用程序、任务调度器或其他系统，在执行算力任务时需要借助外部提供的计算能力。算力需求节点可以将算力任务的计算需求等信息传递给算力供给节点，并等待分配到足够的计算资源来执行任务。在分配到计算资源时，算力需求节点可以这些计算资源进行计算，处理数据或执行其他计算操作。

在本公开的一种示例实施例中，可以基于算力任务确定多个算力供给节点以及多个算力需求节点。

需要说明的是，本公开对于获取多个算力供给节点以及获取多个算力需求节点的具体方式并不做特殊限定。

步骤S220，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤确定多个算力供给节点以及多个算力需求节点之后，可以获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本。具体的，算力供给节点向算力需求节点调度算力资源的成本可以包括，算力供给节点向算力需求节点调度算力资源时所需要消耗的经济成本。

例如，算力供给节点向算力需求节点调度算力资源的成本可以包括硬件成本、电力成本、维护成本、带宽成本、时间成本等。

在本公开的一种示例实施例中，可以通过成本计算得到算力供给节点向算力需求节点调度算力资源的成本。例如，可以进行硬件成本评估、电力成本评估、维护成本评估、带宽成本评估、时间成本评估，并基于各项评估的结果确定算力供给节点向算力需求节点调度算力资源的成本。

在本公开的一种示例实施例中，可以获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本。举例而言，算力供给节点可以包括算力供给节点A、算力供给节点B、算力供给节点C，算力需求节点可以包括算力需求节点D、算力需求节点E、算力需求节点F，可以获取算力供给节点A向算力需求节点D调度算力资源的成本1，获取算力供给节点A向算力需求节点E调度算力资源的成本2，获取算力供给节点A向算力需求节点F调度算力资源的成本3，获取算力供给节点B向算力需求节点D调度算力资源的成本4...以此类推，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本。

需要说明的是，本公开对于获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本的具体方式并不做特殊限定。

步骤S230，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本之后，可以根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。具体的，调度算力资源的调度方式可以用于指示使多个算力供给节点将其计算资源分配给多个算力需求节点的方式。

举例而言，算力供给节点可以包括算力供给节点A、算力供给节点B，算力需求节点可以包括算力需求节点C、算力需求节点D，其中，算力供给节点A的算力供给能力为20，算力供给节点B的算力供给能力为10，算力需求节点C的算力需求为12，算力需求节点D的算力需求为18，可以基于本公开的方案确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，得到的调度算力资源的调度方式为：算力供给节点A向算力需求节点C提供12的算力，算力供给节点B向算力需求节点D提供10的算力，算力供给节点A向算力需求节点D提供8的算力。

在本公开的一种示例实施例中，可以基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。具体的，在确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，需要在考虑成本因素的前提下，选择合适的调度方式来实现算力资源的有效分配，实现最佳的经济效益以及资源利用效益。

在本公开的一种示例实施例中，在确定调度算力资源的调度方式时，可以对算力供给节点和算力需求节点之间的成本关系进行分析。例如，如果算力供给节点的硬件成本较高，而算力需求节点的任务对时间要求不敏感，可以采用集中式调度方式，通过集中管理和分配来降低成本；在确定调度算力资源的调度方式时，可以对网络带宽成本进行分析。例如，在数据传输量较大且带宽成本高时，可以选择分散式调度，减少数据传输量和相关成本；在确定调度算力资源的调度方式时，可以对电力成本进行分析。例如，若算力供给节点的电力成本较高，可以采用分散式调度，减少电力成本。

具体而言，在基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式时，可以对各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本(例如硬件成本、电力成本、网络带宽等)进行分析，其确定的调度方式能够实现算力资源的高效分配和成本控制。

需要说明的是，本公开对于根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式的具体方式并不做特殊限定。

在本公开的一种示例实施例中，可以基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。参照图3所示，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，可以包括以下步骤S310～S320：

步骤S310，基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表；

步骤S320，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本之后，可以基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表。具体的，算力资源调度单位成本表可以用于指示各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，其中，算力资源调度单位成本表种的数值可以为单位成本。

具体而言，可以分别将多个算力供给节点作为算力资源调度单位表的纵向表头，分别将多个算力需求节点作为算力资源调度单位表的横向表头，对各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本进行数据处理得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的单位成本，并将各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的单位成本填入算力资源调度单位表中，在得到算力资源调度单位成本表之后，可以根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

举例而言，基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表如下表1所示：

表1

需要说明的是，本公开对于基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表的具体方式并不做特殊限定。

通过上述步骤S310～S320，可以基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，可以根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。参照图4所示，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，可以包括以下步骤S410～S420：

步骤S410，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解；

步骤S420，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤得到算力资源调度单位成本表之后，可以根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解。具体的，各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解，其中，初始可行解为在考虑成本的基础上的算力资源分配方案，使得所有的算力需求节点都能够得到满足，可以用于指示各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，可以通过西北角法/最小元素法对算力资源调度单位成本表进行计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解。

具体的，西北角法是运筹学中常用的一种初始解求解方法，其为启发式算法，用于确定初始可行解。其具体步骤为：从问题的最左上角(西北角)开始，选择一个单元格作为出发点。将该单元格中能够满足需求和供给的最大数量进行分配，并更新相应的需求和供给量。如果某个需求或供给量为0，则该行或列被排除；移动到下一个单元格：在当前所选单元格的右边或下方选择下一个未被排除的单元格，重复上述步骤，直到所有的需求和供给都被满足。

举例而言，通过上述步骤得到的算力资源调度单位成本表如下表2所示：

表2

首先，可以从上述表2中的最左上角(A1B1)开始，将该单元格中能够满足需求和供给的最大数量进行分配，由于B1的算力需求为20，则A1B1最大为20，得到如下表3所示：

表3

接着，再选择A1B2，由于A1的算力供给能力最大为38，且A1B1已经占用了20，则A1B2能取得的最大数量为18，得到如下表4所示：

表4

此时，B1的算力需求已经被满足，A1的算力供给能力也已经被全部占据，即可以将该两列排除，并继续选择A2B2，由于A1B2为18，且B2的算力需求为30，则A2B2能取得的最大数量为12，如下表5所示：

表5

接着，继续选择A2B3，由于A2的算力供给能力为37，且由于A2B2为12，则A2B3最大数量取得25，如下表6所示：

表6

由于A2B3最大数量取得25，且B3的算力需求为32，则A3B3最大数量取得7，且B2的算力需求已经被满足，此时，B3的算力需求已经被满足，A2的算力供给能力也已经被全部占据，即可以进行排除，如下表7所示：

表7

接着，只剩下了A3B4，且A3的算力供给能力为40，A3B3已经占据了7，则A3B4取得最大数量为33，此时，B3的算力需求已经被满足，A2的算力供给能力也已经被全部占据，即可以全部排出，如下表8所示：

表8

即得到的最终结果如下表9所示：

表9

其中，各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解为：算力供给节点A1向算力需求节点B1调度算力资源20，算力供给节点A1向算力需求节点B2调度算力资源18，算力供给节点A2向算力需求节点B2调度算力资源12，算力供给节点A2向算力需求节点B3调度算力资源25，算力供给节点A3向算力需求节点B3调度算力资源7，算力供给节点A3向算力需求节点B4调度算力资源33。

进一步的，在通过西北角法计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解之后，可以计算通过此种方式调度计算资源时的总成本。举例而言，可以结合算力资源调度单位成本表(例如表1)中各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本计算总成本，举例而言，调度计算资源时的总成本Z＝10*20+6*18+11*12+25*5+7*8+33*10＝951。

具体的，最小元素法是运筹学中常用的一种初始解求解方法，其为启发式算法，用于确定初始可行解。其具体步骤为：确定初始基本可行解：找到所有供给和需求量都大于0的单元格中，单位成本最低的单元格作为出发点。将该单元格中能够满足需求和供给的最大数量进行分配，并更新相应的需求和供给量。如果某个需求或供给量为0，则该行或列被排除。移动到下一个单元格：在当前所选单元格的右边或下方选择下一个未被排除的单元格，重复上述步骤，直到所有的需求和供给都被满足。

举例而言，通过上述步骤得到的算力资源调度单位成本表如下表10所示：

表10

首先，在其中找到最小的单元格，即A2B3，由于B3的算力需求为32，则A2B3能取得的最大数量为32，如下表11所示：

表11

此时，由于B3的算力需求已经被满足，则排除B3列，如下表12所示：

表12

然后，在剩余的单元格中继续寻找最小元素，即A1B2(表9中的6)，由于B2的算力需求为30，则A1B2能取得的最大数量为30，且由于B2的算力需求已经被满足，则排除B2列，如下表13所示：

表13

然后，在剩余的单元格中继续寻找最小元素，即A2B4(表9中的7)，由于A2的算力供给能力为37，且A2B3已经占据了32，则A2B4能取得的最大数量为5，且由于A2的算力供给能力已经被全部占据，则排除A2行，如下表14所示：

表14

然后，在剩余的单元格中继续寻找最小元素，即A1B1或A3B4(表10中的10)，由于A1的算力供给能力为38，且A1B2已经占据了30，则A1B1能取得的最大数量为8，且由于A1的算力供给能力已经被全部占据，则排除A1行；由于B4的算力需求为33，且A2B4已经占据了5，则A3B4能取得的最大数量为28，且由于B4的算力需求已经被满足，则排除B4列如下表15所示：

表15

/>

接着，由于A3的算力供给能力为40，且A3B4已经占据了28，则A3B1能取得的最大数量为12，且由于A3的算力供给能力已经被全部占据，则排除A3行，如下表16所示：

表16

即最终得到的最终结果如下表17所示：

表17

其中，各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解为：算力供给节点A1向算力需求节点B1调度算力资源8，算力供给节点A1向算力需求节点B2调度算力资源30，算力供给节点A2向算力需求节点B3调度算力资源32，算力供给节点A2向算力需求节点B4调度算力资源5，算力供给节点A3向算力需求节点B1调度算力资源12，算力供给节点A3向算力需求节点B4调度算力资源28。

进一步的，在通过最小元素法计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解之后，可以计算通过此种方式调度计算资源时的总成本。举例而言，可以结合算力资源调度单位成本表(例如表1)中各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本计算总成本，举例而言，调度计算资源时的总成本Z＝10*8+6*30+5*32+7*5+12*12+10*28＝879。

需要说明的是，本公开对于根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解的具体方式并不做特殊限定。

通过上述步骤S410～S420，可以根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，可以获取初始可行解中的非基变量，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数，在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整，通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，重复以上步骤直至计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解，根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。参照图5所示，根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，可以包括以下步骤S510～S540：

步骤S510，获取初始可行解中的非基变量，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数；

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解之后，可以获取初始可行解中的非基变量。具体的，在初始可行解中，可以包括多个基变量以及多个非基变量，基变量指的是在初始可行解中被选为非零值的变量，非基变量指的是在基本可行解中被选为零值的变量。如上表16中，基变量为8、30、32、5、12、28，其余单元格为非基变量。

在本公开的一种示例实施例中，在确定初始可行解中的非基变量之后，可以通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数。具体的，闭回路法是指，可以选择一个非基变量作为入变量，并确定一个闭合路径，使得该路径中某个基变量成为出变量，并根据闭路上各个单元格的变化量计算出检验数。同理，计算其它非基变量的检验数。

需要说明的是，本公开对于通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数的具体方式并不做特殊限定。

步骤S520，在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整；

在本公开的一种示例实施例中，在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整。具体的，在通过上述步骤得到各个非基变量的检验数之后，可以判断是否存在小于零的检验数，若存在小于零的检验数，则表示当前的初始可行解并非最优解，还需要对初始可行解进行调整。

具体而言，在基于检验数对初始可行解进行调整时，可以基于小于零的检验数构建闭回路，并基于闭回路上的节点对应的基变量确定要增加的数值，对小于零的检验数进行增加，以使得该检验数大于零或等于零，相应的需要调整闭回路上的其它单元格的数值，以满足行列的数值要求。

步骤S530，通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，重复以上步骤直至计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解；

步骤S540，根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，在通过上述步骤对初始可行解中的非基变量进行调整之后，可以参照上述步骤继续通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，并再次判断计算得到的检验数是否存在负值，若存在负值的检验数，则参照上述步骤继续进行调整，直至计算得到的所有检验数都大于或等于零，此时初始可行解中的基变量即为各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解。

在本公开的一种示例实施例中，根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。具体的，各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解可以用于指示各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

举例而言，如下表18所示，为通过上述步骤得到的初始可行解：

表18

如下表19所示，为通过上述步骤得到的算力资源调度单位成本表：

表19

接着，可以通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数，具体而言，可以从初始可行解中的非基变量出发，用水平或垂直直线向前画，当碰到一个数字格时转90度角，继续向前画，直到回到该非基变量，就找到了该非基变量的闭回路。接着，可以围绕闭回路计算非基变量的检验数，约定起始空格顶点为0次顶点，其它顶点从1开始顺次排列，则对应非基变量的检验数为：偶数次顶点单位运价之和减去奇数次顶点单位运价之和。例如，以A1B3为例，初始可行解中A1B3是非基变量，从A1B3出发，可以依次走过A2B3、A2B2、A1B2再回到A1B3，A2B2和A1B3为偶数次顶点，A2B3和A1B2为奇数次顶点，则A1B3对应的检验数为：A2B2和A1B3对应的算力资源调度单位成本表中的7+11，减去A2B3和A1B2对应的算力资源调度单位成本表中的5+6，得出(7+11)-(5+6)＝18-11＝7，如下表20所示：

表20

此时，A2B1以及A3B2为-6，即检验数小于零，可以选取A2B1构建闭回路，基于闭回路上的节点对应的基变量确定要增加的数值，对小于零的检验数进行增加，以使得该检验数大于零或等于零，相应的需要调整闭回路上的其它单元格的数值，以满足行列的数值要求。具体而言，可以将A2B2的12调为0，相应的，A2B1要增加12，A1B1要减12，A1B2增加12，得到的结果如下表21所示：

表21

接着，可以通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，得到的结果如下表22所示：

表22

此时，计算得到的各检验数大于等于零，则可以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解，即最终确定的算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解如下表23所示：

表23

进一步的，在通过得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初最优解之后，可以计算通过此种方式调度计算资源时的总成本。举例而言，可以结合算力资源调度单位成本表(例如表17)中各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的总成本，举例而言，调度计算资源时的总成本Z＝8*10+30*6+12*9+25*5+8*7+33*10＝879。

通过上述步骤S510～S540，可以获取初始可行解中的非基变量，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数，在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整，通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，重复以上步骤直至计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解，根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例实施例中，可以根据算力供给节点的通用算力指标以及算力供给节点的智能算力指标确定算力供给节点对应的算力供给能力。具体的，算力供给节点的通用算力指标可以用于指示算力供给节点的通用算力水平；算力供给节点的智能算力指标可以用于指示算力供给节点的智能算力水平。例如，智能算力指标可以用于描述深度学习、图形渲染等计算能力。

举例而言，通用算力指标被定义为“每秒浮点运算次数”(Floating-pointoperations per second，FLOPS)来评估数据中心的通用算力，通用算力主要是基于CPU(Central Processing Unit computing power，中央处理器计算能力)服务器的算力水平，一般用单精度进行度量；算力供给节点的智能算力指标可以使用“每秒浮点运算次数”(Floating-point operations per second，FLOPS)来评估数据中心的智能算力，为方便与通用算力比较，也可以采用单精度进行度量。

其中，通用算力指标用于指示服务器内存指标、图形处理器算力指标以及中央处理器算力指标，智能算力指标用于指示深度学习智能算力指标以及高精度仿真指标。

在本公开的一种示例实施例中，可以采用S

f

在本公开的一种示例实施例中，可以根据算力供给节点的算效指标、算力需求节点的存储指标以及算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本。具体的，算力供给节点的算效指标是指将算力与功耗结合，用于评价数据中心计算效果的指标，是同时考虑数据中心计算性能与功耗的指标，例如，算力供给节点的算效指标可以为数据中心的算力设备每瓦功耗所产生的算力；算力需求节点的存储指标用于指示算力需求件的数据存储能力，可以基于带宽、时延、存储容量、可扩展性、高并发性以及容错能力、权限管理、安全管理等确定算力需求节点的存储指标；算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标可以用于指示算力供给节点与算力需求节点之间的网络通信水平。

其中，算力供给节点的算效指标用于指示服务器功耗硬件指标、网络功耗基础设施条件指标以及算力指标，算力需求节点的存储指标用于指示存储系统性能指标、存储容量指标以及存储系统硬件指标，算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标用于指示地理距离指标、网络性能指标以及网络硬件基础设施指标。

在本公开的一种示例实施例中，可以采用S

f

基于上述内容，可以构建A1、A2、A3算力供给节点向B1、B2、B3、B4算力需求节点调度算力资源的算力资源调度单位成本表，并通过X

表24

/>

进一步的，可以基于表24计算A1、A2、A3算力供给节点向B1、B2、B3、B4算力需求节点调度算力资源的总成本，其表达式如下：

Z＝X

进一步的，多个算力供给节点对应的算力供给能力需等于多个算力需求节点的算力需求，即需要满足如下表达式：

X

f

f

f

在本公开的一种示例实施例中，可以获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，例如：

f

f

f

f

f

f

f

f

f

f

f

f

此外，X

f

f

f

则得到的算力资源调度单位成本表如下表25所示：

表25

在本公开的一种示例实施例中，如图6所示，另一种算力调度方式确定方法，可以包括以下步骤S601～S602：

步骤S601，获取影响算力调度的多个指标：通用算力指标、智能算力指标、算效指标、存储指标、网络指标。

步骤S602，确定获取影响算力调度的多个二级指标；其中，通用算力指标包括服务器内存指标、图形处理器算力指标以及中央处理器算力指标，智能算力指标包括深度学习智能算力指标以及高精度仿真指标，算效指标包括服务器功耗硬件指标、网络功耗基础设施条件指标以及算力指标，存储指标包括存储系统性能指标、存储容量指标以及存储系统硬件指标，网络指标包括地理距离指标、网络性能指标以及网络硬件基础设施指标；

步骤S603，根据算力供给节点的通用算力指标以及算力供给节点的智能算力指标确定算力供给节点对应的算力供给能力；根据算力供给节点的算效指标、算力需求节点的存储指标以及算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；

步骤S604，确定算力供给节点对应的算力供给能力；

步骤S605，确定算力供给节点向算力需求节点调度算力资源的成本；

步骤S606，基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表；

步骤S607，通过西北角法/最小元素法对算力资源调度单位成本表进行计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解；

步骤S608，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数并判断，经过调整之后，使得计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解。

本公开的一种实施例提供的算力调度方式确定方法中，可以获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。本公开的方案，能够通过各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，在进行算力资源调度时，可以充分考虑算力资源调度的经济性的影响，优化经济损耗，进而提升了算力资源调度的效率。

需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

此外，在本公开的示例性实施方式中，还提供了一种算力调度方式确定装置。参照图7所示，一种算力调度方式确定装置700包括：节点获取模块710，成本获取模块720、调度方式确定模块730。

其中，节点获取模块，用于获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；成本获取模块，用于获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；调度方式确定模块，用于根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，装置还包括：成本表构建单元，用于基于各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本构建算力资源调度单位成本表；第一调度方式确定单元，用于根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，装置还包括：第一初始可行解获取单元，用于根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解；第二调度方式确定单元，用于根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，根据算力资源调度单位成本表确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解，装置还包括：第二初始可行解获取单元，用于通过西北角法/最小元素法对算力资源调度单位成本表进行计算得到各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的初始可行解。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，初始可行解中包括多个基变量以及多个非基变量，根据初始可行解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式，装置还包括：检验数计算单元，用于获取初始可行解中的非基变量，通过闭回路法对初始可行解中的非基变量计算检验数；检验数判断单元，用于在检验数小于零时，基于检验数对初始可行解进行调整；迭代计算单元，用于通过闭回路法对调整后的初始可行解中的非基变量计算检验数，重复以上步骤直至计算得到的各检验数大于等于零，以根据初始可行解中的基变量确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的最优解；第三调度方式确定单元，用于根据最优解确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，算力供给节点对应有算力供给能力，装置还包括：算力供给能力确定单元，用于根据算力供给节点的通用算力指标以及算力供给节点的智能算力指标确定算力供给节点对应的算力供给能力；其中，通用算力指标用于指示服务器内存指标、图形处理器算力指标以及中央处理器算力指标，智能算力指标用于指示深度学习智能算力指标以及高精度仿真指标。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，装置还包括：成本确定单元，用于根据算力供给节点的算效指标、算力需求节点的存储指标以及算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；其中，算力供给节点的算效指标用于指示服务器功耗硬件指标、网络功耗基础设施条件指标以及算力指标，算力需求节点的存储指标用于指示存储系统性能指标、存储容量指标以及存储系统硬件指标，算力供给节点与算力需求节点之间的网络指标用于指示地理距离指标、网络性能指标以及网络硬件基础设施指标。

由于本公开的示例实施例的算力调度方式确定装置的各个功能模块与上述算力调度方式确定方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的算力调度方式确定方法的实施例。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述算力调度方式确定方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图8来描述根据本公开的这种实施例的电子设备800。图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830、显示单元840。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元810执行，使得处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。例如，处理单元810可以执行如图2中所示的步骤S210，获取多个算力供给节点，获取多个算力需求节点；步骤S220，获取各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的成本；步骤S230，根据成本确定各算力供给节点向各算力需求节点调度算力资源的调度方式。

又如，电子设备可以实现如图2所示的各个步骤。

存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)821和/或高速缓存存储单元822，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)823。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块825的程序/实用工具824，这样的程序模块825包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备870(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者设备等)执行根据本公开实施例的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。