【摘 要】
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深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福建师范大学物理与能源学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1004800),福建省高校杰出青年科研人才计划项目,福建省引导性项目(2018H0017)
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深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问题的方法。计算迁移会产生额外的时间开销,如果迁移过程的时延太长,将严重影响用户体验。为此,文中以得到边缘环境下多任务并行调度的最小平均响应时间为目标,首先提出边缘环境下DNN应用的计算迁移调度问题,并对该问题的解设计了评估算法;然后设计了两种调度算法即贪心算法和遗传算
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