公开(公告)号：CN117873705A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311726226.5

申请日：2023-12-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 宋伟 ,  向甜 ,  朱宏伟 ,  杨慧轩 ,  顾建军

IPC: G06F9/50 ,  G06F8/60 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书公开了一种基于模型切割的任务执行方法、装置、介质及电子设备，其中，智能终端确定本地执行的目标任务以及执行所述目标任务所需的目标模型，并根据所述目标任务对应的任务相关信息以及所述目标模型的模型属性信息，确定所述目标任务的任务特征信息，进而将该任务特征信息发送到云服务器，以使得所述云服务器根据该任务特征信息，确定所述目标任务对应的提示信息，并将该提示信息输入预先部署的推理模型中，以根据所述推理模型输出的分割信息，构建执行切割所述目标模型的分割器，从而根据该分割器，对所述目标模型进行分割，获得各目标子模型，并将各目标子模型部署到各指定设备中，以通过部署后各目标子模型，执行所述目标任务。

公开(公告)号：CN115935563A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211495900.9

申请日：2022-11-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱世强 ,  向甜 ,  朱宏伟 ,  宋伟 ,  杨慧轩

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络带宽预测方法及装置，首先进行数据采集，采集不同网络拓扑结构下的数据，包括每个网络节点上的队列数量、每个队列的长度和每个数据包的输出大小以及执行调度策略与权重信息，节点之间的链路连接关系与链路的最大带宽容量，链路上的丢包率等网络性能相关信息；第二步构建特征工程，根据网络拓扑节点的信息构建网络节点的特征向量，根据节点之间每条链路的信息构建链路的特征向量；第三步进行网络系统抽象化表征，将网络抽象成由节点和边表示的图，节点的权重由节点的特征向量赋值，边由节点之间链路的特征向量赋值；第四步对网络中的节点特征、链路特征采用图神经网络算法进行建模，训练得到新的节点特征和链路特征信息；最后根据更新后的节点特征以及链路特征信息，采用机器学习算法对链路之间的带宽进行预测。