一种低时延的协同自适应CNN推断系统及方法

    公开(公告)号:CN112148451B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202011030053.X

    申请日:2020-09-27

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种低时延的协同自适应CNN推断系统及方法,应用于边缘计算网络。所述系统包括一个主节点和多个从节点,主节点用于实时监控各从节点的运行状态,并周期性地更新从节点的推断任务,从节点用于推断任务的具体执行。本发明在系统中实现了CNN跨层数据范围演绎机制,使得主节点和从节点可以演绎出在CNN诸多层中任意两块数据之间的依赖关系,借此实现高效的自定义动态调度;同时设计了均衡同步调度器作为系统内置调度器,以动态感知的方式调整从节点负载并实现内存的高效回收。

    一种低时延的协同自适应CNN推断系统及方法

    公开(公告)号:CN112148451A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011030053.X

    申请日:2020-09-27

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种低时延的协同自适应CNN推断系统及方法,应用于边缘计算网络。所述系统包括一个主节点和多个从节点,主节点用于实时监控各从节点的运行状态,并周期性地更新从节点的推断任务,从节点用于推断任务的具体执行。本发明在系统中实现了CNN跨层数据范围演绎机制,使得主节点和从节点可以演绎出在CNN诸多层中任意两块数据之间的依赖关系,借此实现高效的自定义动态调度;同时设计了均衡同步调度器作为系统内置调度器,以动态感知的方式调整从节点负载并实现内存的高效回收。

    基于扫描线法的多边形栅格化并行转换方法

    公开(公告)号:CN102542035A

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201110442351.4

    申请日:2011-12-27

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了基于扫描线法的多边形栅格化并行转换方法,属于地理信息系统领域。其包括输入命令行参数;MPI并行初始化,获取总的进程数和当前进程数,采用对等式并行模式,各进程分别解析命令行参数,分别收集引导符后的参数值,利用OGROpen方法读取矢量数据源,判断是否为0号进程;采用数据并行策略,划分栅格数据集合矢量多边形,然后分发各个进程,每个进程同时进行多边形的栅格化;写栅格数据,各进程分别更新栅格分块,并输出转换后的栅格数据。利用本发明进行大数据量的多边形栅格化的操作,可以得到较高的效率和满意的转换结果,充分提高了高性能服务器的多核/多处理器对多边形栅格化的转换处理速度,极大地缩小了多边形栅格化的转换时间。

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