[发明专利]用于车联网的深度学习离线推理负载均衡方法有效
| 申请号： | 201911124249.2 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110874270B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 白首华;胡天彤;李响 | 申请（专利权）人： | 郑州航空工业管理学院 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 王越 |
| 地址： | 450000*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于车联网的深度学习离线推理负载均衡方法。包括：确定车联网中的主车；计算深度学习神经网络各层网络的内存占用，得到内存消耗序列；对内存消耗序列作平滑处理；计算神经网络层波动特征序列；对深度学习神经网络进行任务划分，得到初始任务序列；获取车联网中每个节点设备的计算性能；以最低计算性能为基准，获取所有车联网节点计算性能的冗余倍数序列，对初始任务序列进行校正；获得校正的任务序列中任务与车辆节点之间的最优匹配，将任务分配至各个车辆节点。利用本发明，可以在车联网场景中，实现跨设备协作完成任务，设计成本低，实用性高。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 联网 深度 学习 离线 推理 负载 均衡 方法 | ||
【主权项】：
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