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[发明专利]一种基于端边协同的多分组形式半中心化视频处理系统-CN202310537340.7在审
发明人：孙博晗;彭晓晖;张星洲 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-05-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N21/218 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端边协同的多分组形式半中心化视频处理系统，其系统架构分为端侧和边缘侧两部分：端侧包含两类设备，分别为视频采集设备和端侧计算设备；边缘侧以多分组形式为基础，将多个边缘节点分为三类，分别为Master节点、master节点和worker节点。此外，本系统中多分组形式的构建方式明显区别于现有技术中的中心化系统以及去中心化系统，因此本系统为半中心化系统。本发明具体涉及到边缘计算下多节点协同下多视频智能处理领域，相较于Dask、Ray等现有技术，本发明在执行视频处理任务时，具有任务分配效率高，可扩展性强，减少视频分析处理运算量以节约资源并减小耗时，适合部署于边缘设备，同时兼顾到了系统执行效率和安全性等优势。
一种基于协同分组形式中心视频处理系统

[发明专利]面向边缘设备的深度学习编程框架评估优化方法及系统-CN202310249244.2在审
发明人： 张星洲;姜晓阳;彭晓晖 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明提出一种面向边缘设备的深度学习编程框架评估优化方法，包括：解析深度学习任务的配置文件，获得深度学习任务的程序控制信息；依据该程序控制信息，依次获取边缘设备执行该深度学习任务的多个实际运行数据；该实际运行数据包括该边缘设备运行该深度学习任务时的GPU实际峰值浮点运算数据、GPU实际各层级内存峰值带宽数据、浮点运算数量、GPU内核活动时间和GPU数据移动量；以该实际运行数据绘制该边缘设备运行该深度学习任务的运行时分层屋顶线图；根据该运行时分层屋顶线图，确定对该深度学习任务的优化方向及优化顺序。本发明还提出一种面向边缘设备的深度学习编程框架评估优化系统，以及一种用于深度学习编程框架评估优化的数据处理装置。
面向边缘设备深度学习编程框架评估优化方法系统

[发明专利]基于控域的云边端分布式算力协同方法及系统-CN202111341223.0在审
发明人：王晓虹;彭晓晖;郑守建;王一帆;张星洲 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提出一种基于控域的云边端分布式算力协同方法，包括：当用户将作业提交至该用户所属控域，由作业分配设备将该作业分配给作业执行设备进行部署；由该作业执行设备生成该作业的任务和该任务的运行实例，将该运行实例发布至该控域；由实例分配设备将该运行实例分配给实例执行设备进行部署；实例执行设备接受该作业对该运行实例的调用请求后，执行该运行实例，将该运行实例的执行结果返回给该作业执行设备。还提出一种基于控域的云边端分布式算力协同系统，以及一种数据处理装置。
基于云边端分布式协同方法系统

[发明专利]一种通过软硬件协同支持读写性能隔离的I/O调度器-CN201810825619.4有效
发明人：查礼;王一帆;张星洲;查斌;刘峥;程学旗 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Linux内核技术通过软硬件协同支持读写性能隔离的I/O调度器，该I/O调度器是在Linux内核的现有I/O调度器中增加了四个单元，即包括有队列分配单元(10)、优先级设置单元(20)、队列延迟时间对比单元(30)和队列深度调节单元(40)，同时将Linux内核现有的I/O软件队列(50)和I/O硬件队列(60)中的I/O优先级进行对接；旨在不修改上层应用的前提下，降低应用业务混部带来的性能干扰，即最大程度的做到混部应用的资源隔离。采用本发明设计的I/O调度器处理后能够在数据处理系统中的在线读负载和批量写负载混部，即读写I/O混部的情况下，保持写I/O性能不变的同时，将读I/O的性能提升。
一种通过软硬件协同支持读写性能隔离调度