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深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deυ Neural Network，DNN）應用對運行設(shè)備的性能要求較高，無法直接在計算資源受限的移動設(shè)備上運行。通過計算遷移技術(shù)將某些計算復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡層遷移到資源豐富的邊緣或者遠程云端上去執(zhí)行，是一種有效的解決資源受限問題的方法。計算遷移會產(chǎn)生額外的時間開銷，如果遷移過程的時延太長，將嚴重影響用戶體驗。為此，文中以得到邊緣環(huán)境下多任務并行調(diào)度的最小平均響應時間為目標，首先提岀邊緣環(huán)境下DNN應用的計算遷移調(diào)度問題，并對該問題的解設(shè)計了評估算法;然后設(shè)計了兩種調(diào)度算法即貪心算法和遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）來求解問題;最后設(shè)置評估實驗，在5種不同的邊緣環(huán)境下對兩種算法的性能進行對比分析。實驗數(shù)據(jù)表明，采用所提算法得到的解十分接近最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的遷移方案相比，貪心算法能得到平均響應時間更短的調(diào)度方案;遺傳算法的平均響應時間比貪心算法短，但其運行時間明顯更長。實驗結(jié)果說眀，所提兩種調(diào)度算法能夠有效地縮短邊緣環(huán)境下DNN應用的計算遷移調(diào)度的平均響應時間，提高用體驗。
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