1.基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，應(yīng)用于包括服務(wù)器的5g?cpe和wifi混合網(wǎng)絡(luò)的通信系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括：
2.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)設(shè)備上的大語言模型判斷輸入節(jié)點(diǎn)設(shè)備的待處理任務(wù)是否需要調(diào)度服務(wù)器的算力的具體方法為：節(jié)點(diǎn)設(shè)備上的大語言模型根據(jù)輸入節(jié)點(diǎn)設(shè)備的待處理任務(wù)的處理時(shí)延要求判斷是否需要調(diào)度服務(wù)器的算力，若待處理任務(wù)的處理時(shí)延要求大于等于設(shè)定值，則節(jié)點(diǎn)設(shè)備上的大語言模型使用節(jié)點(diǎn)設(shè)備的本地算力對待處理任務(wù)進(jìn)行處理，不調(diào)度服務(wù)器的算力；若待處理任務(wù)的任務(wù)處理時(shí)延要求小于設(shè)定值，則分別評估服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)設(shè)備的剩余算力，按剩余算力的比例向節(jié)點(diǎn)設(shè)備和服務(wù)器分配待處理任務(wù)。
3.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，所述根據(jù)5g?cpe和wifi網(wǎng)絡(luò)的信號狀態(tài)選擇任務(wù)傳輸網(wǎng)絡(luò)具體包括：計(jì)算節(jié)點(diǎn)設(shè)備周圍設(shè)定區(qū)域內(nèi)5g?cpe和wifi信號強(qiáng)度的均方根和標(biāo)準(zhǔn)差，基于均方根評估5g?cpe和wifi的平均信號強(qiáng)度，基于標(biāo)準(zhǔn)差評估5g?cpe和wifi的信號穩(wěn)定性，若5g?cpe的平均信號強(qiáng)度和信號穩(wěn)定性均優(yōu)于wifi，則選擇5g?cpe將向服務(wù)器分配的待處理任務(wù)傳輸給服務(wù)器；否則，選擇wifi將向服務(wù)器分配的待處理任務(wù)傳輸給服務(wù)器。
4.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，服務(wù)器的剩余算力評估方法具體包括：對服務(wù)器的每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)、內(nèi)存帶寬、吞吐量和cpu/gpu頻率賦予設(shè)定的權(quán)重，將服務(wù)器的每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)、內(nèi)存帶寬、吞吐量和cpu/gpu頻率進(jìn)行min-max標(biāo)準(zhǔn)化處理，并將標(biāo)準(zhǔn)化后的值按照賦予的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，將加權(quán)計(jì)算的結(jié)果作為服務(wù)器的剩余算力。
5.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，節(jié)點(diǎn)設(shè)備的剩余算力評估方法具體包括：對節(jié)點(diǎn)設(shè)備的功耗、延遲、每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)和帶寬賦予設(shè)定的權(quán)重，將節(jié)點(diǎn)設(shè)備的功耗、延遲和每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)和帶寬進(jìn)行min-max標(biāo)準(zhǔn)化處理，并將標(biāo)準(zhǔn)化后的值按照賦予的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，將加權(quán)計(jì)算的結(jié)果作為節(jié)點(diǎn)設(shè)備的剩余算力。
6.?根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，節(jié)點(diǎn)設(shè)備上的大語言模型判斷輸入節(jié)點(diǎn)設(shè)備的待處理任務(wù)是否需要調(diào)度算力之前，節(jié)點(diǎn)設(shè)備上的大語言模型對待處理任務(wù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理具體包括：
7.?根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，所述大語言模型包括多層由多頭注意力模塊和多層感知機(jī)模塊構(gòu)成的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
8.?根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，在節(jié)點(diǎn)設(shè)備和服務(wù)器上分別設(shè)置大語言模型之前還包括：對大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，對訓(xùn)練完成的大語言模型進(jìn)行蒸餾和剪枝處理后設(shè)置到節(jié)點(diǎn)設(shè)備和服務(wù)器上。
9.?根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，大語言模型對待處理任務(wù)進(jìn)行處理時(shí)，若待處理任務(wù)的隱私要求高于設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)，則選擇聯(lián)邦式學(xué)習(xí)對待處理任務(wù)進(jìn)行處理，否則，選擇分布式學(xué)習(xí)對待處理任務(wù)進(jìn)行處理。
10.?基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合裝置，用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的基于5g?cpe和wifi的異質(zhì)算力融合方法，其特征在于，所述裝置包括5g?cpe，wifi組件，多個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)備、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊和服務(wù)器；