【摘 要】
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为保证电力物联网视频分析类业务的实时性,业界通常将基于神经网络的智能应用部署于边缘设备.由于电力物联网边缘设备资源有限,当系统中存在多个视频分析任务时,需合理分配资源,以期在满足输出精度的要求下尽可能降低任务处理时延.文章深入分析了视频分析任务在电力物联网中的运行特征,考虑了任务之间的依赖,探究了输出精度与时延的关系.引入李雅普诺夫优化框架,为视频分析构建一系列相互关联的在线决策问题,并设计了基于交叉熵的资源分配策略,使得在系统长期运行过程中,任务处理的总体完成时延近似于最佳.实验结果表明,与通用调度方法
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司信息通信分公司,江苏南京 210024;南京大学计算机科学与技术系,江苏南京 210023
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为保证电力物联网视频分析类业务的实时性,业界通常将基于神经网络的智能应用部署于边缘设备.由于电力物联网边缘设备资源有限,当系统中存在多个视频分析任务时,需合理分配资源,以期在满足输出精度的要求下尽可能降低任务处理时延.文章深入分析了视频分析任务在电力物联网中的运行特征,考虑了任务之间的依赖,探究了输出精度与时延的关系.引入李雅普诺夫优化框架,为视频分析构建一系列相互关联的在线决策问题,并设计了基于交叉熵的资源分配策略,使得在系统长期运行过程中,任务处理的总体完成时延近似于最佳.实验结果表明,与通用调度方法相比,文章提出的资源配置策略能够将性能提高40％.
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