面向线性边缘网络的延迟最优分布式NNs协同优化方法

摘要

本发明公开了一种面向线性边缘网络的延迟最优分布式NNs协同优化方法，本发明首先将神经网络建模成有向图GN；然后将线性结构的边缘网络GE和有向图GN通过建模得到特定的辅助图Gk；之后任意分割辅助图Gk得到一个S‑T割集，该S‑T割集代表着对应的神经网络最优切割分配方案，S‑T割集的值代表着当前方案对应的总延迟；最后在辅助图Gk上找出最小S‑T割集，即得到面向线性边缘网络的最优分布式神经网络协同计算策略。本发明利用最大流最小割算法得到切割一般结构的神经网络并分配到线性结构边缘网络的最优分配方案。该方法能够明显降低在边缘设备中计算整个神经网络的总延迟。