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一种用于联邦学习的算法组件执行调度方法
申请人信息
- 申请人:蓝象智联(杭州)科技有限公司
- 申请人地址:311100 浙江省杭州市余杭区仓前街道鼎创财富中心2幢3012室
- 发明人: 蓝象智联(杭州)科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种用于联邦学习的算法组件执行调度方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410186720.5 |
| 申请日 | 2024/2/20 |
| 公告号 | CN117742928A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06F9/48 |
| 权利人 | 蓝象智联(杭州)科技有限公司 |
| 发明人 | 朱振超 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区仓前街道鼎创财富中心2幢3012室 |
摘要文本
本发明公开了一种用于联邦学习的算法组件执行调度方法。它包括以下步骤：对算法组件进行分类，设置每类算法组件对应的分类权重、计算效率权重、需使用计算机资源；获取算法组件的执行流程，将算法组件的执行流程解析为有向无环图；遍历有向无环图的每个节点，根据各个节点的分类权重计算出每个节点的静态权重，统计每个静态权重对应的算法组件列表；按照静态权重从小到大的顺序执行算法组件列表，执行算法组件列表时根据算法组件的计算效率权重、需使用计算机资源确定算法组件列表中每个算法组件的执行顺序。本发明能够根据每个算法组件所需要消耗的计算机资源、计算效率合理调度算法组件的执行顺序，大大提高了执行效率。
专利主权项内容
1.一种用于联邦学习的算法组件执行调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对算法组件进行分类，设置每类算法组件对应的分类权重、计算效率权重、需使用计算机资源；S2：获取算法组件的执行流程，将算法组件的执行流程解析为有向无环图；S3：遍历有向无环图的每个节点，根据各个节点的分类权重计算出每个节点的静态权重，统计每个静态权重对应的算法组件列表；S4：按照静态权重从小到大的顺序执行算法组件列表，执行算法组件列表时根据算法组件的计算效率权重、需使用计算机资源确定算法组件列表中每个算法组件的执行顺序。