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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利面向边缘服务器的高效任务调度方法、系统及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115437764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210990277.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向边缘服务器的高效任务调度方法、系统及电子设备是由林伟伟;沈王博设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边缘服务器的高效任务调度方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向边缘服务器的高效任务调度方法、系统及电子设备，方法包括：获取当前任务队列中每个计算任务的属性特征信息Job以及当前边缘服务器的环境信息Cluster；将任务队列中的每个任务的属性特征信息Job进行统计得出的值x1与服务器环境信息的值x2作为预先设立的深度多核学习模型M的输入值X，将输入值X输入到深度多核学习模型M进行分类，M的输出为调度模型库中最适合当前环境下的最优任务调度模型Bestmodel；将当前任务队列的调度任务属性特征信息Job输入到最优任务调度模型Bestmodel，完成当前计算任务的调度工作。本发明在边缘服务器资源有限的条件下，无需特殊AI芯片的支持就能快速准确的完成任务调度和资源分配，提高资源的利用率。

本发明授权面向边缘服务器的高效任务调度方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘服务器的高效任务调度方法，其特征在于，方法包括下述步骤：当计算任务队列传输到调度程序时，提前获取当前任务队列中每个计算任务的属性特征信息Job以及当前边缘服务器的环境信息Cluster，所述属性特征信息Job包括：计算任务在不同计算芯片上运行的时间、计算任务在不同芯片上运行所造成的能耗、计算任务在不同芯片上运行所需要的内存大小以及计算任务在不同芯片上运行所需要的计算节点个数；所述环境信息Cluster包括：服务器上不同计算芯片的空闲计算节点、服务器上不同计算芯片的空闲内存以及服务器当前时间段的能耗；将任务队列中的每个任务的属性特征信息Job进行统计得出的值x1与服务器环境信息的值x2作为预先设立的深度多核学习模型M的输入值X，其中X＝{x1,x2}；所述预先设立的深度多核学习模型M的拓扑结构呈网络状，由输入层、L层隐层以及输出层组成，每一层隐层最多包含了m个基础核函数，所述基础核函数用于计算从上层以及之前层传来的数据，并将计算结果输出给后续隐层；输出层为基于m个基础核函数中的某一个核函数训练而成的SVM分类器，由前往后，基础核函数之间带权重相连，并存在跨层连接；将输入值X输入到所述深度多核学习模型M进行分类，该深度多核学习模型M的输出为调度模型库中最适合当前环境下的最优任务调度模型Bestmodel；将当前任务队列的调度任务属性特征信息Job输入到最优任务调度模型Bestmodel，完成当前计算任务的调度工作。

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