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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所申請(qǐng)的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣-云協(xié)同計(jì)算分割部署方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114528987B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210137345.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/063；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣-云協(xié)同計(jì)算分割部署方法是由周明拓;任天鋒;郁春波;賀文;李劍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣-云協(xié)同計(jì)算分割部署方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣?云協(xié)同計(jì)算分割部署方法，包括：建立時(shí)延預(yù)測(cè)模型，每個(gè)時(shí)延預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)在一個(gè)計(jì)算資源下的一種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的計(jì)算時(shí)延；確定待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)分割點(diǎn)，即將整體時(shí)延最小所對(duì)應(yīng)的分割點(diǎn)；利用最優(yōu)分割點(diǎn)將訓(xùn)練好的待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割成第一和第二子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將兩者分別部署在邊緣端的設(shè)備和云服務(wù)器上，以進(jìn)行協(xié)同計(jì)算。本發(fā)明的方法通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分割為兩個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別部署在邊緣設(shè)備和云設(shè)備上，相比于純邊緣計(jì)算能夠減小計(jì)算分擔(dān)，提高計(jì)算效率，并且相比較于云計(jì)算能夠降低網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)，從而降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用時(shí)延，提高響應(yīng)速度；同時(shí)，沒有對(duì)模型進(jìn)行壓縮，因此也不會(huì)損失精度。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣-云協(xié)同計(jì)算分割部署方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣-云協(xié)同計(jì)算分割部署方法，其特征在于，包括：步驟S1：確定待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的層類型，為每一個(gè)計(jì)算資源以及每一種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，分別建立時(shí)延預(yù)測(cè)模型fx,S，每個(gè)時(shí)延預(yù)測(cè)模型僅僅用于預(yù)測(cè)在一個(gè)計(jì)算資源下的一種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的計(jì)算時(shí)延；步驟S2：執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法，以確定待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)分割點(diǎn)，最優(yōu)分割點(diǎn)是指將分割點(diǎn)K取1至l-1時(shí)的各個(gè)整體時(shí)延TK中的最小值所對(duì)應(yīng)的分割點(diǎn)K，所述分割點(diǎn)用于將待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割成第一子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，l為待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的層數(shù)；步驟S3：利用最優(yōu)分割點(diǎn)將訓(xùn)練好的待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割成第一子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將第一子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在邊緣端的設(shè)備上，將第二子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在云服務(wù)器上，以進(jìn)行協(xié)同計(jì)算；所述時(shí)延預(yù)測(cè)模型fx,S的輸入?yún)?shù)為x和S，x為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層所對(duì)應(yīng)的特征向量，所述特征向量具有一個(gè)或多種特征變量，S為計(jì)算資源的類型，計(jì)算資源的類型S包括邊緣端類型Scloud和云端類型Scloud；在所述步驟S2中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法基于前綴和數(shù)組的全局搜索；所述步驟S2包括：步驟S21：對(duì)于待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，分別確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層在邊緣端的計(jì)算時(shí)延fxlp,Sedge和該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層在云端的計(jì)算時(shí)延fxlp,Scloud；lp是第p個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層所對(duì)應(yīng)的基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的類型；p為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的層序數(shù)，p為1…l；步驟S22：對(duì)于待部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，分別確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層在邊緣端的前綴和數(shù)組prefixEdge[p]和該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層在云端的前綴和數(shù)組prefixCloud[p]；步驟S23：對(duì)于每一個(gè)分割點(diǎn)K，確定分割點(diǎn)為K時(shí)邊緣端的計(jì)算時(shí)延TeK、分割點(diǎn)為K時(shí)云端的計(jì)算時(shí)延TcK以及分割點(diǎn)為K時(shí)的傳輸時(shí)延，并對(duì)這三者求和，得到分割點(diǎn)為K時(shí)的整體時(shí)延TK；步驟S24：遍歷1至l-1范圍的分割點(diǎn)K，將整體時(shí)延TK中的最小值所對(duì)應(yīng)的分割點(diǎn)K作為最優(yōu)分割點(diǎn)Kbest。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所，其通訊地址為：200050 上海市長寧區(qū)長寧路865號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。