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龙图腾网获悉东南大学;苏州旗开得电子科技有限公司申请的专利一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118869510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410878822.3，技术领域涉及：H04L41/142；该发明授权一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法及系统是由沈典;李怡然;杨军阳;方翰;罗露设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法及系统，获取端边协同推理场景信息，确定用户对推理时延的需求与对推理精度损失的容忍范围；准备候选模型，将目标模型划分为浅层模型和深层模型；在边缘设备添加协同推理调度器与网络带宽监控点；执行端边协同推理，对初始模型进行部署，端设备执行浅层模型，边缘设备执行深层模型，端设备的执行结果基于渐进式传输机制通过网络传输到边缘设备；调度器结合用户对推理时延的需求以及端、边设备计算时延，确定用于网络传输的时延，基于用户对推理精度损失的容忍范围对推理配置进行调整。本方法能够对神经网络模型进行优化训练，并基于实时网络带宽波动选取最优鲁棒性模型执行推理。

本发明授权一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算场景下确定性延迟的协同推理方法，其特征在于,包括如下步骤: S1：获取端边协同推理场景信息，确定用户对推理时延的需求与对推理精度损失的容忍范围；获取目标模型，所述目标模型为任务需要执行推理模型，目标模型被划分为浅层模型和深层模型后，成为候选模型；准备候选模型组，所述候选模型组为一组多个不同切分点的候选模型； S2：在边缘设备添加协同推理调度器与网络带宽监控点，实时调度协同推理方案并监控网络带宽；所述协同推理方案为：在不同网络环境下，选择最优候选模型执行协同推理的方案； S3：执行端边协同推理，选择最大网络传输延迟的切分点配置的候选模型为初始模型进行部署，端设备执行浅层模型，边缘设备执行深层模型，端设备的执行结果基于渐进式传输机制通过网络传输到边缘设备； S31：按照调度器的指示，将初始模型部署在设备上，其中，浅层模型部署在端设备上，深层模型部署在边缘设备上，神经网络模型推理的输入数据位于端设备，将数据输入到端设备上的浅层模型中，启动推理过程； S32：端设备执行浅层模型的推理，推理生成的中间数据按照调度器决策的网络传输时延在波动的网络带宽影响下最大程度的传输中间数据，端设备的执行结果基于渐进式传输机制通过网络传输到边缘设备，边缘设备通过网络接收端设备传输的中间数据作为深层模型的输入； S4：调度器结合用户对推理时延的需求以及端设备、边缘设备计算时延，确定用于网络传输的时延，基于用户对推理精度损失的容忍范围对推理配置进行调整。

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