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Deep neural network workload scheduling

机译:深度神经网络工作量调度

摘要

Systems, methods, and computer-executable instructions for scheduling neural network workloads on an edge device. A performance model for each neural network model is received. Parameters for each neural network workload is determined based on an associated performance model. Processing core assignments are determined from a plurality of processing cores for each neural network workload based on the corresponding performance model and processing core utilization. Image streams are received and associated with a neural network workload. Each neural network workload is scheduled to run on the processing cores based on the processing core assignments.
机译:用于在边缘设备上调度神经网络工作负载的系统,方法和计算机可执行指令。接收每个神经网络模型的性能模型。基于相关的性能模型确定每个神经网络工作负载的参数。根据相应的性能模型和处理核心利用,从多个用于每个神经网络工作负载确定的处理核心分配。图像流被接收并与神经网络工作负载相关联。每个神经网络工作负载都计划根据处理核心分配在处理核心上运行。

著录项

  • 公开/公告号US10942767B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC;

    申请/专利号US201815906963

  • 发明设计人 RANVEER CHANDRA;RAHUL ANAND SHARMA;

    申请日2018-02-27

  • 分类号G06F9/48;G06F9/50;G06N3;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 17:34:22

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