×

基于差分进化算法的CNN推断任务卸载策略

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.01 MB | 2021-05-10

分享资料个

　　卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习的重要技术，已被广泛应用在移动智能应用中。针对CNN推断任务高内存、高计算量的需求，现有解决方案多将任务卸载到云上执行，难以适应时延敏感的移动应用程序。为解决上述问题，提出了一种基于改进差分进化算法的CNN推断任务卸载策略，它采用端云协作模式将计算任务部署在云和边缘设备之间。该策略研究了成本约束下最小化时廷的任务卸载方案，将CNN推断过程转化为任务图并将其构建为θ-1整数规划问题，利用改进二进制差分进化算法高效求解最佳卸载决策。实验结果表明，在给定费用约東下，与移动端推断和云推断案相比，所提策略将任务响应时间平均缩短了33.60%和6.06%。

下载并关注上传者 低至0.43元/天 开通VIP 免费下载

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !