[发明专利]一种移动用户深度神经网络计算卸载时延最小化方法有效
| 申请号： | 202010330804.3 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111741054B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 田贤忠;朱娟;许婷 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种移动用户深度神经网络计算卸载时延最小方法，通过对处在移动状态下的用户处理基于深度神经网络的智能应用进行分析，以最小化时延为目的建立相应模型；将深度神经网络建模为一张有向无环图，通过对该图的多次切割制定最佳的卸载决策；切割过程分为两个阶段：第一阶段仅考虑一个时隙内的优化问题，寻找到一个最佳切割点，把该时隙内的网络模型分为前后两部分，第一部分进行本地计算，第二部分卸载至边缘云计算；第二阶段从全局角度出发，将整个有向无环图且切割为多个分块，实现最小化完成整个DNN任务所需的时隙数。本发明以最小化DNN计算时延为目标，实现移动用户和边缘云服务器的协同合作，同时保证用户移动过程中处理任务的连续性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动用户 深度 神经网络 计算 卸载 最小化 方法 | ||
【主权项】：
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