[发明专利]一种面向深度学习分层模型的协同推理方法有效
| 申请号： | 202310459836.7 | 申请日： | 2023-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN116166444B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 郭永安;奚城科;周金粮;王宇翱;钱琪杰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于端边协同计算领域，公开了一种面向深度学习分层模型的协同推理方法，对深度学习分层模型采取逐层分割的方案，通过边缘计算节点处理速度这一状态信息，只需做一次统一决策，即可为节点匹配计算量合适的不同层推理子任务；还使用网络遥测技术感知节点间网络状态，当出现阻塞问题时即刻对上述整体决策做出相应调整；既降低了决策复杂度，又降低推理时延的同时，同时还提高了边缘节点的资源利用率，保证资源的合理分配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 分层 模型 协同 推理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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