具有类脑意识的分布式计算和通信系统及其实现方法

本发明涉及分布式计算和通信，具体地，涉及一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统及其实现方法。

背景技术：

1、分布式计算和通信系统在现代信息技术中扮演着关键角色，通过众多计算节点集群并行计算，能够显著提高系统算力，被广泛应用于大数据处理、云计算、人工智能训练和分布式数据库管理等领域。传统的分布式系统通常依赖于固定的任务分配和资源管理策略，虽然可以在一定程度上提高计算效率，但在面对动态环境和复杂任务时，仍然存在以下不足：

2、1、资源利用率低：由于任务和资源分配缺乏灵活性，系统难以在不同任务负载下实现资源的最优配置，导致资源利用率低下。

3、2、计算效率不足：在处理大规模数据和复杂计算任务时，传统的分布式系统由于缺乏高效的协调机制，往往无法充分发挥各计算节点的能力，影响整体计算效率。

4、3、系统鲁棒性差：现有系统在应对节点故障和网络波动等不确定因素时，缺乏有效的自我调整和恢复机制，导致系统稳定性和鲁棒性不足。

5、4、缺乏自主学习和适应能力：传统的分布式系统缺乏感知和学习能力，无法根据实时数据和环境变化动态调整计算策略，限制了系统的智能化水平。

6、为了克服上述问题，提出一种具备意识和自我调节能力的分布式计算和通信系统成为一种新的研究方向。意识图灵机(conscious turing machine,ctm)作为一种新型计算模型，通过引入意识状态管理模块，使计算节点能够感知自身状态及其在系统中的作用，从而实现自主学习和适应。ctm类脑模型的应用有望显著提升分布式系统的资源利用率、计算效率和系统鲁棒性。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统及其实现方法。

2、根据本发明提供的一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统，包括：多个计算节点和意识状态管理模块；

3、每个计算节点均包括计算单元、存储单元和通信单元；所述通信单元整体构成片上路由网络noc；所述计算单元、存储单元与所述片上路由网络noc的节点连接，通过通信协议完成计算节点之间的协同和数据共享；

4、并且每个计算节点上配置所述意识状态管理模块构成ctm的意识管理系统，即ctm类脑模型，进而使得每个节点间相互协作动态调整计算策略完成计算任务。

5、优选地，所述计算节点包括ctm中定义的长期记忆模块ltm或短期记忆模块stm；

6、所述片上路由网络为层次化的多层路由结构，包括基于torus和tree的混合分层路由架构。

7、优选地，所述片上路由网络noc的节点是指noc的基本组成单元路由器router的local端节点，路由器的其他四个节点，即东西南北四个节点，分别于其他路由器相连，相邻的路由器实现双向多通道通信，整体构成分布式并行片上路由通信网络。

8、优选地，所述通信协议包括消息队列的异步通信协议、点对点通信协议、多播通信协议和动态压缩编码。

9、优选地，所述计算单元用于执行分布式计算任务，包括在自主机器人上为独立运行的神经网络推理计算；

10、所述存储单元用于存储计算数据和状态信息，每个计算节点都有其相应存储单元，能够快速读取数据；

11、所述通信单元用于与noc的每个路由器节点进行数据交换。

12、优选地，所述意识状态管理模块用于实现ctm的动态调节功能，感知和调整计算节点的状态和任务处理策略。

13、优选地，所述意识状态管理模块包括：感知单元、决策单元和反馈单元；

14、所述感知单元用于采集和分析计算节点的实时状态数据；

15、所述决策单元用于根据感知单元提供的数据，调整计算节点的任务处理策略；

16、所述反馈单元用于记录和评估调整后的效果，并进一步优化决策过程。

17、优选地，所述意识状态管理模块能够根据实时数据和环境变化，自主学习和调整计算策略，从而优化系统性能；

18、所述片上路由网络不仅能实现意识状态管理模块间通信所需的上下行单播或多播通信，还能实现模块间的暗通道快速连接。

19、优选地，所述的分布式计算和通信系统采用分布式状态控制，根据分布式状态一致性和资源一致性，确定各计算节点在处理分布式任务时的一致性和数据完整性。

20、根据本发明提供的一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统的实现方法，采用所述具有类脑意识的分布式计算和通信系统，实现方法包括下步骤：

21、步骤s1：根据计算节点数量任务规模，搭建相应规模的片上路由网络；

22、步骤s2：将计算单元和存储单元与noc路由节点相连，使得计算单元间的并行通信，并通过高效的通信协议，实现计算节点之间的协同和数据共享；

23、步骤s3：每个计算节点上配置意识状态管理模块，整体构成ctm的意识管理系统；

24、步骤s4：利用所述意识状态管理模块结合历史数据、当前任务和预期目标，动态调整计算单元权重信息，完成计算任务。

25、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

26、1、本发明每个计算节点都配置一个意识状态管理模块，能够感知节点的实时状态，并接受来自其他节点的输入，通过分析这些数据，模块可以实时调整节点的计算策略，实现“意识”的形成和动态调整。

27、2、本发明采用高效的通信协议，包括多层级融合拓扑片上路由网络，基于消息队列的异步通信协议，点对点单播通信协议、点对多点广播通信及动态压缩编码协议，实现ctm计算节点之间的快速数据交换和协同工作，减少通信延迟和开销。

28、3、本发明采用资源锁控制，控制分布式计算节点对共享资源的并发访问；通过分析计算任务之间的依赖关系图实现高性能分布式调度。

技术特征：

1.一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，包括：多个计算节点和意识状态管理模块；

2.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述计算节点包括ctm中定义的长期记忆模块ltm或短期记忆模块stm；

3.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述片上路由网络noc的节点是指noc的基本组成单元路由器router的local端节点，路由器的其他四个节点，即东西南北四个节点，分别于其他路由器相连，相邻的路由器实现双向多通道通信，整体构成分布式并行片上路由通信网络。

4.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述通信协议包括消息队列的异步通信协议、点对点通信协议、多播通信协议和动态压缩编码。

5.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述计算单元用于执行分布式计算任务，包括在自主机器人上为独立运行的神经网络推理计算；

6.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述意识状态管理模块用于实现ctm的动态调节功能，感知和调整计算节点的状态和任务处理策略。

7.根据权利要求6所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述意识状态管理模块包括：感知单元、决策单元和反馈单元；

8.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述意识状态管理模块能够根据实时数据和环境变化，自主学习和调整计算策略，从而优化系统性能；

9.根据权利要求1所述的具有类脑意识的分布式计算和通信系统，其特征在于，所述的分布式计算和通信系统采用分布式状态控制，根据分布式状态一致性和资源一致性，确定各计算节点在处理分布式任务时的一致性和数据完整性。

10.一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统的实现方法，其特征在于，采用权利要求1至9任一项所述具有类脑意识的分布式计算和通信系统，实现方法包括：

技术总结本发明提供了一种具有类脑意识的分布式计算和通信系统及其实现方法，包括：多个计算节点和意识状态管理模块；每个计算节点均包括计算单元、存储单元和通信单元；通信单元整体构成片上路由网络NoC；计算单元、存储单元与片上路由网络NoC的节点连接，通过高效的通信协议完成计算节点之间的协同和数据共享；并且每个计算节点上配置意识状态管理模块构成CTM的意识管理系统，即CTM类脑模型，进而使得每个节点间相互协作动态调整计算策略完成复杂的计算任务。本发明每个计算节点都配置一个意识状态管理模块，能够感知节点的实时状态，并接受来自其他节点的输入，通过分析这些数据，模块可以实时调整节点的计算策略，实现“意识”的形成和动态调整。技术研发人员：田清扬,陈发全,计星武,牛昊晨,吴良顺,应忍冬,刘佩林受保护的技术使用者：上海交通大学技术研发日：技术公布日：2024/11/18