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面向边缘异构硬件的深度学习级联任务调度方法及装置
摘要文本
本申请提供了一种面向边缘异构硬件的深度学习级联任务调度方法及装置,所述方法包括:获取响应时间要求,以及,获取待处理的视频帧;预测视频帧对应的级联任务图,所述级联任务图表征按照顺序执行的多个深度学习网络任务,在级联任务图中一个深度学习网络任务的输出作为另一个深度学习网络任务的输入;根据响应时间要求,将级联任务图与离线级联任务图模板进行匹配;在级联任务图与离线级联任务图模板至少部分匹配的情况下,按照匹配的离线级联任务图模板对应的调度策略,将级联任务图中的多个深度学习网络任务调度到异构硬件上执行。如此,优化了级联任务场景下的多个深度学习网络任务的执行,实现级联任务的高吞吐量和高效率调度。
申请人信息
- 申请人:北京大学
- 申请人地址:100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学
- 发明人: 北京大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 面向边缘异构硬件的深度学习级联任务调度方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410198709.0 |
| 申请日 | 2024/2/22 |
| 公告号 | CN117762602A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06F9/48 |
| 权利人 | 北京大学 |
| 发明人 | 刘譞哲; 徐大亮; 李晴; 马郓; 金鑫; 黄罡 |
| 地址 | 北京市海淀区颐和园路5号北京大学 |
专利主权项内容
1.一种面向边缘异构硬件的深度学习级联任务调度方法,其特征在于,所述方法包括:获取响应时间要求,以及,获取待处理的视频帧;预测所述视频帧对应的级联任务图,所述级联任务图表征按照顺序执行的多个深度学习网络任务,在所述级联任务图中一个深度学习网络任务的输出作为另一个深度学习网络任务的输入;根据所述响应时间要求,将所述级联任务图与离线级联任务图模板进行匹配;在所述级联任务图与离线级联任务图模板至少部分匹配的情况下,按照匹配的离线级联任务图模板对应的调度策略,将所述级联任务图中的多个深度学习网络任务调度到异构硬件上执行。