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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法，所述方法包括：建立算力需求函数模型，并依据环境进行改进；根据算力资源需求历史数据，构建拉普拉斯分布模型，预测设备的算力资源需求；确定各个边缘节点为每一个设备分配资源的代价矩阵；建立算力资源优化函数模型，并进行求解，实现算力资源的最佳分配。本发明充分考虑了设备所提任务的算力需求随机变化的情况，提出了需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法，依据环境因子，改进算力需求函数模型，通过拉普拉斯分布模型预测设备所提任务的算力需求，考虑边缘节点算力资源有限的条件下，能够使用最少的算力资源去满足设备所提任务的算力需求。
主权项：1.需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立设备所需算力资源与设备所提出计算任务的任务类型、数据量大小、算法复杂度和设备自身的DPU能力之间的算力需求函数模型；步骤2，引入设备所处环境的环境因素，改进算力需求函数模型；步骤3，根据设备的算力资源需求历史数据，建立拉普拉斯分布模型的概率密度函数，对设备的算力资源需求进行预测；步骤4，建立各个边缘节点为每一个设备分配资源的代价矩阵；步骤5，建立算力资源优化函数模型；步骤6，对算力资源优化模型进行求解，实现算力资源的最佳分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法
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