[发明专利]一种边端协同深度学习计算加速系统及方法在审
| 申请号： | 202310346947.7 | 申请日： | 2023-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116341624A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 姚德中;赵思凡;金海 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N5/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京之于行知识产权代理有限公司 11767 | 代理人： | 何志欣 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种边端协同深度学习计算加速系统及方法，所述系统包括至少一个终端设备(1)和至少一个边缘服务器(2)，所述终端设备(1)被配置为：在进入至少一个所述边缘服务器(2)的服务范围的情况下，基于自身第一配置信息和所述边缘服务器(2)的第二配置信息确定深度学习模型的层间分区和/或层内分区的策略；所述边缘服务器(2)被配置为：响应于推理请求信息，执行所述深度学习模型的层间分区和/或层内分区的策略以进行协同推理。本发明采用基于工作负载的随机森林方法预测DNN模型执行时间，预测结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 协同 深度 学习 计算 加速 系统 方法 | ||
【主权项】：
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