算力网络中最核心的功能是算力调度，因为算力是分布在不同的位置上的，而且有很多种不同的算力（异构算力），同时算力的分布位置与算力的入口之间的时延是不同的，算力网络就是为客户提供满足客户需求的计算能力的网络。

算力调度需要考虑下面的一些因素：

1、客户的需求分析：就是需要分析客户的计算需求到底是什么类型的？科学计算？AI计算？还是其他？ 计算的时延要求是什么？ 计算的成本有什么约束条件？ 需求分析还包括需求的分解（如果需求涉及多种算力要求的话）。

2、查询算力的分布：就是在去查询算力在算力网络中的分布情况，包括算力的特性，时延，算力的路径等信息。

3、匹配需求与供给：就是在上面的基础上，找到满足客户计算需求的算力资源与网络资源，并把资源的信息通知到提交算力请求的入口，并由算力的入口来分发计算任务，由于算力是分布式的，客户的计算任务有可能是由不同位置的算力节点来合作完成的，因此一个算力请求，可能是需要多个算力中心协调才能完成计算任务。这个匹配过程需要考虑计算任务的大小，时延要求，成本等多个因素，才能匹配

4、性能要求：算力的调度需要快速完成，调度的结果就是生成满足客户算力需求的节点信息与路由信息，并且会有一个有效期，如果过这了这个有效期，则本次的算力调度就无效了，需要重新去匹配算力与网络。

5、算力及时释放：在客户的计算任务完成以后，调度系统需要及时释放相关的资源，用于其他客户的需求。

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