本发明涉及计算机网络通讯领域，尤其涉及一种基于网络通讯的算力共享平台及方法。
背景技术
随着科学技术的不断发展，电子技术也得到了飞速的发展，电子产品的种类也越来越多，人们也享受到了科技发展带来的各种便利。现在人们可以通过各种类型的电子设备，享受随着科技发展带来的舒适生活。例如，笔记本电脑、台式电脑、智能手机、平板电脑等智能终端电子设备已经成为人们生活中一个重要的组成部分。
一方面，光通讯、移动通讯技术也在不断发展。3g、4g甚至即将到来的5g通讯大大加快了数据传输的效率。另一方面，设备硬件不断折旧淘汰。由于软件的不断更新，对设备算力及存储空间的要求也变得越来越大。
通常情况下，只能将旧的设备进行淘汰或对设备中的模块(如计算机：cpu，显卡，内存)进行升级来提高设备算力，从而保证其正常使用。而这一类手段无疑会造成更高的经济成本投入。另外现有智能终端开机后大多数时候均处在低负荷运算的状态，其中有绝大部分算力处在闲置状态。因此造成了部分算力资源的浪费。
技术实现要素：
针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于网络通讯的算力共享平台及方法，本发明通过高速的网络通讯实现智能终端间算力共享，以解决老旧智能终端算力不足的问题。
为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：
一种基于网络通讯的算力共享平台，该平台包括位于同一网络下的若干智能终端，其特征在于：每个智能终端都包括算力共享系统，所述算力共享系统包括算力监控模块、任务分包模块、算力检索模块、分包任务匹配模块和结果分析整合模块；
所述算力监控模块用于实时监控本地智能终端的计算能力；
所述算力检索模块用于检索和分析所有智能终端的实时计算能力；
所述任务分包模块用于将本地智能终端的运算任务分包成多个分包任务，并发送给分包任务匹配模块；
所述分包任务匹配模块用于将本地智能终端的多个分包任务与所述算力检索模块的检索和分析结果进行匹配，并根据检索和分析的结果发送给对应的智能终端执行运算；所述对应的智能终端将运算结果发送给本地智能终端的结果分析整合模块；
所述结果分析整合模块用于对每个分包任务的运算结果进行分析，并整合成最终结果。
所述多个分包任务分为本地分包任务和共享分包任务；所述本地分包任务由本地智能终端执行运算，运算结果发送给本地智能终端的结果分析整合模块；所述共享分包任务发送给分包任务匹配模块。
所述分包任务匹配模块将共享分包任务发送给多个对应的智能终端执行运算，得到多个运算结果，并发送给本地智能终端的结果分析整合模块；所述结果分析整合模块对所述多个运算结果的特征值进行分析比对，选择准确性最高的运算结果整合到本地智能终端运算结果序列中形成最终结果。
所述算力共享系统还包括分包任务加密模块，所述分包任务加密模块用于对每个共享分包任务进行加密处理，加密后再发送给分包任务匹配模块。
所述算力共享系统还包括沙盒模块，所述沙盒模块用于运算外来分包任务。
所述计算能力包括最大计算能力、已占用计算能力、可共享计算能力、计算能力源。
一种基于网络通讯的算力共享方法，其特征在于它包括以下步骤：
a、运算任务建立：本地智能终端创建运算任务；
b、检测本地智能终端算力：检测本地智能终端的实时计算能力；
c、运算任务分包：根据本地智能终端的实时计算能力将运算任务分包为本地分包任务和共享分包任务；
d、本地智能终端执行运算：本地智能终端对本地分包任务执行运算，得到本地运算结果；
e、检索共享智能终端算力：检索除本地智能终端以外的所有共享智能终端的实时计算能力，根据共享智能终端的实时计算能力进行优先级排序；
f、共享智能终端执行运算：优先级排序靠前的多个共享智能终端同时对共享分包任务执行运算，得到多个共享运算结果；
g、返回结构分析：对多个共享运算结果的特征值进行分析比对，选择准确性最高的运算结果；
h、运算结果整合：将上述准确性最高的运算结果整合到本地运算结果的序列中，形成最终结果。
本发明的有益效果为：
1、本发明通过高速的互联网通讯实现智能终端间算力共享，以解决老旧智能终端算力不足的问题。通过使用其他终端设备的算力准确高效的完成自身运算的需求。一方面大大增加了老旧设备的运算速度，另一方面加大了社会资源的使用效率。
2、本发明中的任务加密模块和沙盒模块可以保证任务处理的安全性和保密性。
附图说明
图1为一种基于网络通讯的算力共享平台的示意图。
图2为一种基于网络通讯的算力共享方法的流程示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例和附图对本发明的技术方案做进一步的说明(如图1、2所示)。
一种基于网络通讯的算力共享平台，该平台包括位于同一网络(英特网)下的若干智能终端(计算机、智能手机、平板等)，若干智能终端分为本地智能终端和共享智能终端(除本地智能终端以外的所有智能终端均为共享智能终端)其特征在于：每个智能终端都包括算力共享系统，所述算力共享系统包括算力监控模块、任务分包模块、算力检索模块、分包任务匹配模块和结果分析整合模块；
所述算力监控模块用于实时监控本地智能终端的计算能力；
所述算力检索模块用于检索和分析所有智能终端的实时计算能力；
所述任务分包模块用于将本地智能终端的运算任务分包成多个分包任务，并发送给分包任务匹配模块；
所述分包任务匹配模块用于将本地智能终端的多个分包任务与所述算力检索模块的检索和分析结果进行匹配，并根据检索和分析的结果发送给对应的智能终端执行运算；所述对应的智能终端将运算结果发送给本地智能终端的结果分析整合模块；
所述结果分析整合模块用于对每个分包任务的运算结果进行分析，并整合成最终结果。
所述多个分包任务分为本地分包任务和共享分包任务(其中大部分运算任务将在本地自行运算)；所述本地分包任务由本地智能终端执行运算，运算结果发送给本地智能终端的结果分析整合模块；所述共享分包任务发送给分包任务匹配模块。
所述分包任务匹配模块将共享分包任务发送给多个对应的智能终端执行运算，得到多个运算结果，并发送给本地智能终端的结果分析整合模块；所述结果分析整合模块对所述多个运算结果的特征值进行分析比对，选择准确性最高的运算结果整合到本地智能终端运算结果序列中形成最终结果。
所述算力共享系统还包括分包任务加密模块，所述分包任务加密模块用于对每个共享分包任务进行加密处理，加密后再发送给分包任务匹配模块。
所述算力共享系统还包括沙盒模块，所述沙盒模块用于运算外来分包任务(即非本地智能终端的分包任务)。
所述计算能力包括最大计算能力、已占用计算能力、可共享计算能力、计算能力源(指稳定运行的可提供计算能力的硬件：cpu、gpu、ic芯片等)。
该平台的原理：通过识别带宽及网络负载进行快速运算任务分包并点对点匹配到最优的闲置可共享算力上。将加密的待运算数据通过网络发送给其他具备闲置算力的设备上进行运算，并将运算结果返回给任务发布主机。
一种基于网络通讯的算力共享方法，其特征在于它包括以下步骤：
a、运算任务建立：本地智能终端创建运算任务；
b、检测本地智能终端算力：检测本地智能终端的实时计算能力；
c、运算任务分包：根据本地智能终端的实时计算能力将运算任务分包为本地分包任务和共享分包任务；
d、本地智能终端执行运算：本地智能终端对本地分包任务执行运算，得到本地运算结果；
e、检索共享智能终端算力：检索除本地智能终端以外的所有共享智能终端的实时计算能力，根据共享智能终端的实时计算能力进行优先级排序；
f、共享智能终端执行运算：优先级排序靠前的多个共享智能终端同时对共享分包任务执行运算，得到多个共享运算结果；
g、返回结构分析：对多个共享运算结果的特征值进行分析比对，选择准确性最高的运算结果；
h、运算结果整合：将上述准确性最高的运算结果整合到本地运算结果的序列中，形成最终结果。
以上说明仅为本发明的应用实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等效变化，仍属本发明的保护范围。