协同推理：模型切分算法；任务调度算法

article2024/10/29 0:45:39/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/143311639

协同推理

模型切分算法

任务调度算法

优化目标

协同推理

协同推理算法涉及模型切分算法和任务调度算法，它们的主要优化目标包括性能、动态环境中推理延迟的鲁棒性和能耗等。以下是对这两类算法及其优化目标的详细阐述：

模型切分算法

模型切分算法旨在将复杂的深度学习模型划分为多个部分，以便在多个设备上并行处理，从而加速推理过程并减少计算成本。这些算法通常会考虑模型的结构、设备的计算能力、网络带宽和延迟等因素。

DeepThings：将神经网络的卷积层切分为互不重叠的部分来实现并行化的CNN协同推理。然而，它的模型切分策略主要适合链式CNN，而不适合GoogleNet和ResNet等块状

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