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申请/专利权人：内蒙古工业大学
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133966A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种基于DNN模型切割的边缘计算协同推理方法，对DNN模型进行训练，识别DNN模型的层及层间信息封装构成DAG的节点，并跟踪层间执行顺序得到DAG的边；组合节点和边，将DNN模型的执行过程转化为执行计算任务的DAG；对DAG结构进行压缩；将压缩后的DAG与链式结构边缘服务器建模DAG；使用最大流最小割S‑T算法对所建模DAG进行切割；对于切割后的DAG，在切割点部署压缩器对中间特征进行压缩，完成协同推理。本发明可提高模型的表示能力，从而作为后续任务切分的基础；本发明结合多个边缘服务器组成的路边链式结构，使用最大流最小割S‑T算法进行切割，可均衡边缘服务器的工作负载；本发明通过特征压缩，在边缘服务器和端设备之间实现高效协同推理。
主权项：1.一种基于DNN模型切割的边缘计算协同推理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对DNN模型进行训练，识别DNN模型的层及层间信息；步骤2，将所述层及层间信息封装构成DAG的节点，跟踪层间执行顺序得到DAG的边；步骤3，组合所述节点和所述边，将DNN模型的执行过程转化为执行计算任务的DAG，完成模型动态分析；步骤4，对DAG结构进行压缩；步骤5，将压缩后的DAG与链式结构边缘服务器建模DAG；步骤6，使用最大流最小割S-T算法对所建模DAG进行切割；步骤7，对于切割后的DAG，在切割点部署压缩器对中间特征进行压缩，完成协同推理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于DNN模型切割的边缘计算协同推理方法
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