[发明专利]面向分布式持续学习应用的边缘样本标识延迟优化方法在审
| 申请号： | 202310518903.8 | 申请日： | 2023-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN116483579A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 陈龙;李孔阳;周炳炎;武继刚 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 高棋 |
| 地址： | 510080 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种面向分布式持续学习应用的边缘样本标识延迟优化方法，涉及协同边缘计算的技术领域，构建全局机器学习模型并设置全局机器学习模型精度要求，用长短期记忆人工神经网络模型预测未来一段时隙的GPU利用率并构建非峰值时隙与峰值时隙资源图谱，辅助之后样本标识任务的执行；在GPU资源利用率预测的基础上，当调度样本标识任务时，将样本标识任务拆分为多个子任务，以便在非峰值时隙进行计算，之后，对子任务进行任务卸载并选择合适的边缘设备的非峰值时隙进行计算，以此规避对峰值时隙执行其他任务的影响，提高设备资源利用率的同时保障了样本标识任务的可靠计算，减少了训练任务对样本标识任务资源竞争带来的延迟影响。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 分布式 持续 学习 应用 边缘 样本 标识 延迟 优化 方法 | ||
【主权项】：
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