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    • 9. 发明授权
    • 端边云计算环境中的DNN协同推理加速方法、设备及介质
    • CN116894469B
    • 2023-12-15
    • CN202311163761.4
    • 2023-09-11
    • 西南林业大学
    • 刘国志代飞黄苾李乐成王帅巫晓静柴新卓刘宁杨静黄宗才亓祥宇刘露强振平
    • G06F9/50H04L67/10G06N3/063G06N3/048
    • 本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种端边云计算环境中的DNN协同推理加速方法、设备及介质。根据多分支DNN的层类型和计算平台的计算资源,构建目标时延预测模型;基于目标时延预测模型,预测DNN层的执行时延;获取目标平台当前可用带宽资源和可用计算资源,并将可用带宽资源、可用计算资源、截止时延和网络类型,输入最佳退出点预测模型,预测最佳退出点;根据最佳退出点提取多分支DNN,并确定提取后的多分支DNN中的节点划分结果;根据节点划分结果,将提取后的所述多分支DNN中的各个节点,分配至节点划分结果对应的目标平台,目标平台包括终端设备、云服务器和边缘服务器中的(56)对比文件CN 115841590 A,2023.03.24CN 116187429 A,2023.05.30CN 116227558 A,2023.06.06CN 116341624 A,2023.06.27US 2021056357 A1,2021.02.25US 2021247246 A1,2021.08.12US 2021289456 A1,2021.09.16US 2022358358 A1,2022.11.10WO 2022111002 A1,2022.06.02WO 2022252713 A1,2022.12.08WO 2023091019 A1,2023.05.25刘国志等“.车辆边缘计算环境下基于深度强化学习的服务卸载方法”《.计算机集成制造系统》.2022,第28卷(第10期),第3304-3315.guozhi liu等“.An adaptive DNNinference acceleration framework withend-edge-cloud collaborative computing”.《Future Generation Computer Systems》.2023,第140卷第422-435页.Hsu TzHeng等“.A Cloud-Edge-Smart IoTArchitecture for Speeding Up theDeployment of Neural Network Models withTransfer Learning Techniques”.《Electronics》.2022,第11卷(第14期),第1-12页.Enzo Baccarelli等.“Learning-in-the-Fog(LiFo):Deep Learning Meets FogComputing for the Minimum-EnergyDistributed Early-Exit of Inference inDelay-Critical IoT Realms”《.IEEE Access》.2021,第9卷第25716-25757页.郭永安等“.基于边端协同的CNN推理加速框架”《.南京邮电大学学报(自然科学版)》.2023,第43卷(第3期),第68-77页.