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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法、系统、程序产品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：CN121411920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512020892.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法、系统、程序产品是由邢彦妮;孙玉娥;黄河;陈宁;潘昊;汪贔宸设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法、系统、程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法，包括：获取运行信息，运行信息包括参与设备信息、网络状态和DNN架构信息；根据运行信息，通过预先训练的推理模型进行推理获得最优聚合点和边界交换策略；通过执行获得的最优聚合点和边界交换策略实现自适应聚合与边界交换的任务调度方法。本发明公开了一种支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法、系统、程序产品，能够在运行过程中根据设备异构性、带宽状态及任务负载动态选择最优聚合点和边界交换策略，用于在多设备协同环境中实现推理效率与精度的动态平衡，并实现推理精度与时延的平衡优化。

本发明授权支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法、系统、程序产品在权利要求书中公布了：1.一种支持自适应聚合与边界交换的特征图分块分布式推理任务调度方法，其特征在于，包括： 获取运行信息，所述运行信息包括参与设备信息、网络状态和DNN架构信息； 根据所述运行信息，通过预先训练的推理模型进行推理获得最优聚合点和边界交换策略； 通过执行获得的最优聚合点和边界交换策略实现自适应聚合与边界交换的任务调度方法； 推理模型的推理方法包括： 基于获取的运行信息执行初始化配置，获得初始策略； 基于初始策略通过分层MAB机制进行策略训练，获得训练策略；其中的策略训练包含动作初始化操作、动作选择操作、分块比例更新操作、动作执行操作和奖励更新操作； 在推理执行过程中，通过网络感知操作自适应调整所述训练策略，并复用策略训练中的动作选择操作、分块比例更新操作、动作执行操作和奖励更新操作，对训练策略进行策略调整，获得最优聚合点和边界交换策略； 策略调整包括：使用训练好的MAB状态和数据，复用策略训练中的动作选择操作、分块比例更新操作、动作执行操作与奖励更新操作实现策略调整，包括以下步骤： 采用网络感知操作在执行动作选择前实时采集网络传输速率，当检测到带宽持续下降或上升超过预设持续时长时，触发参数自适应调整机制； 按照复用的动作选择操作选择两层动作；按照复用的分块比例更新操作更新最优划分比例；通过复用的动作执行操作，并获得实际执行时延； 根据实时反馈的时延及离线阶段生成的全局动作–精度奖励映射表计算综合奖励，当处于调整机制时增加通信惩罚部分；处理下一轮推理请求，持续进行在线调整； 参数自适应调整机制的方法包括： 临时提高EMA平滑系数α，用于增强算法对实时反馈的响应速度； 在奖励函数中增加通信时延惩罚项，用于平衡计算延迟与通信代价； 对于临时提高的EMA平滑系数α以及在奖励函数中增加通信时延惩罚项在连续一段时间内没有检测到异常后通过时间衰减因子逐步恢复至EMA平滑系数α的默认值，并自动移除增加的通信时延惩罚项。

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