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公开(公告)号：CN118301002A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410364085.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法，所述方法包括：建立算力需求函数模型，并依据环境进行改进；根据算力资源需求历史数据，构建拉普拉斯分布模型，预测设备的算力资源需求；确定各个边缘节点为每一个设备分配资源的代价矩阵；建立算力资源优化函数模型，并进行求解，实现算力资源的最佳分配。本发明充分考虑了设备所提任务的算力需求随机变化的情况，提出了需求自适应预测的边缘DPU算力协同优化卸载方法，依据环境因子，改进算力需求函数模型，通过拉普拉斯分布模型预测设备所提任务的算力需求，考虑边缘节点算力资源有限的条件下，能够使用最少的算力资源去满足设备所提任务的算力需求。
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