[发明专利]一种多压缩版本的云边端DNN协同推理加速方法在审
| 申请号： | 202310675653.9 | 申请日： | 2023-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN116663644A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 邓晓衡;任芳 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/092;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/042;G06F9/50 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 李崇章 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本公开实施例中提供了一种多压缩版本的云边端DNN协同推理加速方法，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，利用已有数据集对深度神经网络进行多个尺度的压缩，得到多个不同大小版本的DNN模型，对多个版本的DNN模型分类准确率、各层的输出特征图大小以及计算开销进行量化表示，从而计算出在选择分割点后本地和边缘端分别需要的计算总开销，构建量化模型；步骤2，根据量化模型建立计算卸载和资源分配模型；步骤3，利用深度强化学习算法对计算卸载和资源分配模型进行优化，根据任务的服务需求对延迟和准确率进行均衡。通过本公开的方案，提高了推理效率、精准度、适应性和安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 压缩 版本 云边端 dnn 协同 推理 加速 方法 | ||
【主权项】：
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