用于边缘计算环境中面向深度学习应用的任务卸载方法

摘要

本发明公开一种用于边缘计算环境中面向深度学习应用的任务卸载方法，首先将深度神经网络划分为若干个模型分块，采集系统中的相关数据并分析相应的特征；将得到的特征数据作为输入参数，建立M/M/n排队模型，得到终端设备层和边缘服务器层的平均任务数的期望，及任务在终端设备上开始执行以及将任务直接卸载到边缘服务器上开始执行的任务完成时间期望；以上述两个期望的最小最大值为目标函数，构建最小化任务执行时间的优化模型；使用启发式算法求解优化模型，得到最优卸载方案。此种方法能够实现针对不同的深度学习应用提出多模式，细粒度的个性化任务卸载方案，最小化任务完成时间，提高终端设备的资源利用率，从而满足高精度、低延迟的应用需求。