[发明专利]一种面向机器人的云边端架构下的深度学习模型分割方法有效
| 申请号： | 202011633386.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112297014B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 张北北;向甜;张鸿轩;李特;顾建军;朱世强 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了面向机器人的云边端架构下的深度学习模型分割方法，属于深度学习以及分布式计算领域。该方法首先将深度学习模型建模为一个有向无环图，有向无环图的节点代表深度学习模型层，节点之间的边代表深度学习模型层间的数据传输。其次，根据模型层分别在云边端上的处理时间为节点赋值，根据模型层间数据分别在云边、边端、云端之间的传输时间为节点之间的边赋值。进而，采用一个有向无环图最长距离算法对图中的节点进行分层，并逐层处理节点。对于一层中的每个节点，根据节点的输入边权重和节点权重，采用启发式策略，进行动态分割，并将分割后的深度学习模型分配给云边端计算设备，从而实现无精度损失的云边端分布式协同推理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 机器人 云边端 架构 深度 学习 模型 分割 方法 | ||
【主权项】：
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