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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统，所述方法包括：接收移动设备提出的DNN推理任务；获取包含中心云服务器、边缘服务器和移动设备的物理网络拓扑图；获取预设的用于多目标DNN推理任务部署寻优的种群数量和最大迭代次数；利用多目标遗传模型寻找优化的DNN推理任务部署，按照所述种群数量生成种群个体，对所有的种群个体进行多次迭代寻优，迭代达到所述最大迭代次数后，输出寻找到的优化后的DNN推理任务部署结果。其中，将所述物理网络拓扑图和所述DNN推理任务作为多目标遗传模型的输入，多目标遗传模型的多目标优化方向包含高运行可靠性和低延迟性，多目标遗传模型的约束条件包含推理总时延约束。
主权项：1.一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收移动设备提出的DNN推理任务；获取包含中心云服务器、边缘服务器和移动设备的物理网络拓扑图；获取预设的用于多目标DNN推理任务部署寻优的种群数量和最大迭代次数；利用多目标遗传模型寻找优化的DNN推理任务部署，按照所述种群数量生成种群个体，对所有的种群个体进行多次迭代寻优，迭代达到所述最大迭代次数后，输出寻找到的优化后的DNN推理任务部署结果；其中，将所述物理网络拓扑图和所述DNN推理任务作为多目标遗传模型的输入，多目标遗传模型的多目标优化方向包含高运行可靠性和低延迟性，多目标遗传模型的约束条件包含推理总时延约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统
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