中国科学院深圳先进技术研究院代浩获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种DNN分区方法及采用该方法的边缘计算架构和存储介质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：CN114281535B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111557066.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种DNN分区方法及采用该方法的边缘计算架构和存储介质是由代浩;吴嘉澍;王洋;叶可江;张锦霞;须成忠设计研发完成，并于2021-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种DNN分区方法及采用该方法的边缘计算架构和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种DNN分区方法及采用该分区机制的边缘计算架构和存储介质。基于对一般化的DNN网络进行形式化定义，并给出对应的优化目标函数，用以设计动态的高效分区算法。同时，本发明基于DNN分区来减少边缘计算网络资源消耗。本发明对DNN的分区将DNN在一个适合的层次进行网络划分，将浅层网络放置于端设备，深层网络切分卸载到边缘服务器。这是一种分层的卸载决策机制，该机制有效地利用比设备速度更快的边缘服务器来实现推理任务的加速。采用该DNN分区机制的边缘计算架构和存储介质也具有同样的技术效果。
本发明授权一种DNN分区方法及采用该方法的边缘计算架构和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种DNN分区方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.根据DNN的每一层的计算类型和规模进行抽象，得到DNN的层次架构及总的层数； S2.利用每秒浮点运算来表征设备和边缘服务器的浮点计算量和计算时间，结合DNN的层数来完成设备与边缘服务器基于DNN分区博弈的数学建模； S3.以最小化所有设备的总响应时间为目标设计优化目标函数； S4.基于DNN的分割层为所述设备设计效用函数； S5.基于博弈论的建模方法，把每个设备看作独立的智能体，每个智能体的目标是通过选择分割层位置来最大化自身的效用函数； 在所述步骤S5中，采用动态高效无嫉妒分区算法通过博弈论进行建模； 所述总响应时间包含了在所述设备和所述边缘服务器两部分计算时间加上中间的传输时间，以及最后的输出结果再发送回所述设备上的时间。
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