基于边缘智能的分布式数据协同模型构建

李 韬伟, 王 龙, 马 琳飞
信息支援部队工程大学　数据智能湖北省重点实验室

摘要


边缘计算快速发展，深度神经网络（DNN）在资源受限的边缘设备上应用面临巨大挑战，提升协同推理效
率、降低时延，需构建基于分布式数据协同的模型框架。框架依托分区与数据并行执行，在边缘集群实现高效推理
任务调度，减少通信开销和系统响应延迟，模型显著增强多场景数据处理能力，保护数据隐私，助力边缘智能技术
在大型企业、政府、军队等多源敏感数据高效协同应用。

关键词


边缘智能；分布式协同推理；模型分区；数据切分；隐私保护

全文:

PDF


参考


[1]赵一帆，张嘉伟，杨颜博，等.云边端环境中的

分布式数据双边访问控制方案[J/OL].西安电子科技大学

学报，1-16[2025-08-08].

[2]赵宏伟，柴海龙，李思，等.基于边缘智能的分

布式协同推理策略[J].计算机工程与设计，2023，44（11）：

3320-3327.

[3]黄锦辉.动态分布式约束优化在协作边缘数据缓

存中的应用研究[D].重庆大学，2023.

[4]岳晟.面向边缘智能的协同计算策略研究[D].中

南大学，2022.

[5]贾林.面向边缘智能的大数据处理性能与成本协

同优化机制研究[D].华中科技大学，2022.


Refbacks

  • 当前没有refback。