[发明专利]分布式机器学习方法、系统、服务器、设备及存储介质

权利要求书

1.一种分布式机器学习方法，包括：

基于延时信息，获取参与训练的数个边缘设备的最优调度队列；

基于所述数个边缘设备的最优调度队列，调度所述数个边缘设备中各所述边缘设备对机器学习模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于延时信息，获取数个边缘设备的最优调度队列，包括：

估算所述数个边缘设备中各所述边缘设备的计算延时和通信延时；

基于预设的多个权重参数、各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取所述数个边缘设备的最优调度队列。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于预设的多个权重参数、各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取所述数个边缘设备的最优调度队列，包括：

对于所述多个权重参数的各所述权重参数，基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取对应的候选调度队列，得到多个候选调度队列；

计算各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时；

基于各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时，从所述多个候选调度队列中，获取总延时最小的候选调度队列，作为所述最优调度队列。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对于所述多个权重参数的各所述权重参数，基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取对应的候选调度队列，包括：

对于各所述权重参数，基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时，计算各所述边缘设备的优先数；

基于各所述边缘设备的优先数，对所述数个边缘设备的标识进行排序，得到所述权重参数对应的所述候选调度队列。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于各所述边缘设备的优先数，对所述数个边缘设备的标识进行排序，得到所述权重参数对应的所述候选调度队列，包括：

将所述数个边缘设备的标识按照对应的优先数由大到小的顺序排列，得到所述权重参数对应的所述候选调度队列。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其中，基于延时，获取参与训练的数个边缘设备的最优调度队列之前，所述方法还包括：

获取参与训练的所述数个边缘设备的、各所述边缘设备的标识。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，获取参与训练的所述数个边缘设备的、各所述边缘设备的标识，包括：

根据各所述边缘设备的数据资源、计算资源、无线信道资源以及通信状态中的至少一个，获取参与训练的所述数个边缘设备的、各所述边缘设备的标识。

8.一种服务器，包括：

队列获取模块，用于基于延时信息，获取参与训练的数个边缘设备的最优调度队列；

调度模块，用于基于所述数个边缘设备的最优调度队列，调度所述数个边缘设备中各所述边缘设备对机器学习模型进行训练。

9.根据权利要求8所述的服务器，其中，所述队列获取模块，包括：

估算单元，用于估算所述数个边缘设备中各所述边缘设备的计算延时和通信延时；

获取单元，用于基于预设的多个权重参数、各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取所述数个边缘设备的最优调度队列。

10.根据权利要求9所述的服务器，其中，所述获取单元，用于：

对于所述多个权重参数的各所述权重参数，基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时，获取对应的候选调度队列，得到多个候选调度队列；

计算各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时；

基于各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时，从所述多个候选调度队列中，获取总延时最小的候选调度队列，作为所述最优调度队列。