[发明专利]一种面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法

权利要求书

1.一种面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，中央服务器将数据处理模型训练参数发送至多个边缘服务器；

步骤2，每个客户端设备利用训练参数训练其数据处理模型，其中，在初始训练时，从其对应的边缘服务器下载训练参数；在非初始训练时，根据超时机制选择利用其之前的训练参数或从其对应的边缘服务器下载训练参数；

步骤3，各客户端设备将更新后的参数发送到其对应的边缘服务器；

步骤4，边缘服务器对客户端设备更新的参数进行局部聚合，再将局部聚合的参数发送到中央服务器，中央服务器对收集到的参数进行全局聚合。

2.根据权利要求1所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述步骤1，数据处理模型为神经网络，训练参数包括权重，梯度以及训练周期。

3.根据权利要求1所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述步骤2，客户端设备和边缘服务器上均设置超时机制，所述超时机制是指：当边缘服务器没有接收到其所管控的全部客户端设备的训练参数以致无法进行聚合时，客户端设备使用其之前的训练参数进行新一轮次的训练。

4.根据权利要求1所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述步骤3，边缘服务器所管控的全部客户端设备均完成一次训练参数更新，即完成了一轮迭代，每轮迭代后，边缘服务器所管控的全部客户端设备将更新得到的训练参数发送至对应的边缘服务器。

5.根据权利要求4所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述步骤4，边缘服务器记录其所管控的每一个客户端设备的迭代次数，待收到所有客户端设备同一迭代轮次得到的训练参数，将该迭代轮次的所有训练参数进行平均化，得到该边缘服务器在该迭代轮次的局部聚合训练参数。

6.根据权利要求1或5所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，各边缘服务器之间不互通数据。

7.根据权利要求1所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述中央服务器收到所有边缘服务器同一迭代轮次得到的局部聚合训练参数后，将该迭代轮次的所有局部聚合训练参数进行平均化，得到全局聚合训练参数，并将得到的全局聚合训练参数通过边缘服务器下发到各客户端设备。

8.根据权利要求1所述面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，其特征在于，所述中央服务器全局聚合时进行收敛。