【摘 要】
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随着边缘计算的发展,边缘节点的计算规模不断增加,现有的边缘设备难以搭载深度神经网络模型,网络通信与云端服务器承受着巨大压力。为解决上述问题,通过对Roofline模型进行改
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572325、60970012),高等学校博士学科点专项科研博导基金项目(20113120110008),上海重点科技攻关基金项目(14511107902、16DZ1203603),上海市工程中心建设基金项目(GCZX14014),上海市一流学科建设基金项目(XTKX2012),沪江基金研究基地专项基金项目(C14001)
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随着边缘计算的发展,边缘节点的计算规模不断增加,现有的边缘设备难以搭载深度神经网络模型,网络通信与云端服务器承受着巨大压力。为解决上述问题,通过对Roofline模型进行改进,借助新模型对边缘设备的性能与网络环境进行动态评估。根据评估指标,对神经网络模型进行分离式拆分,部分计算任务分配给边缘节点完成,云端服务器结合节点返回数据完成其它任务。该方法基于节点自身性能与网络环境,进行动态任务分配,具有一定兼容性与鲁棒性。实验结果表明,基于边缘节点的深度神经网络任务分配方法可在不同环境中利用设备的闲置性能,大幅度
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