一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法、装置、设备和存储介质，该方法针对移动智能终端在多个边缘节点的覆盖范围间切换过程中基于模型切分的移动场景下的端边协同智能任务处理，提出选择切换前原服务节点协同、选择切换后所属节点协同以及在本地处理三种任务处理方案，结合终端设备与所选边缘节点的算力资源、二者之间的通信质量、终端设备的移动位置等环境信息，对智能任务处理方案和模型切分进行动态联合优化决策，解决移动场景下设备环境与资源动态变化带来的动态决策挑战，以及边缘节点间任务迁移产生的冷启动问题，降低在端侧设备处于节点切换期间基于模型切分的端边协同智能任务的处理时延。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信，具体涉及一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能(ai)技术的快速发展，以chatgpt为代表的大模型得到广泛关注和研究，然而由于ai模型参数量的进一步提升，导致ai模型训练和推理所需的算力水平爆炸性增长。同时随着移动智能终端的发展，智能终端数量激增，移动终端的智能业务需求更加丰富，服务质量需求进一步增长，这将在移动终端侧带来海量的智能任务请求与数据传输。

2、传统基于云计算的计算卸载范式，将计算和存储放在数据中心进行集中式处理，一方面云计算中心线性增长的计算设备难以支持海量计算密集型智能应用的处理请求，另一方面海量的边缘数据传输将进一步增加带宽负载，难以保证ai应用的实时性需求。因此，针对集中式处理负载过大的问题，现有研究考虑将计算任务从云端下沉到端侧与边缘侧，提出了边缘计算的架构，同时将边缘计算与ai结合，提出了边缘智能的概念。为了进一步提高ai任务的计算性能，充分利用端侧设备的可用算力与存储资源，提出了基于模型切分的端边协同智能范式。

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【技术保护点】

1.一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，包括：

2.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，若智能任务被所述智能任务处理决策算法判别为，在切换前原服务边缘节点进行端边协同处理，则以当前所属边缘节点以及所属边缘节点的相邻节点作为中继，与所述原服务边缘节点建立连接，根据模型切分决策进行模型切分与协同处理；切换前原服务边缘节点部署有智能任务所需的AI模型；

3.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，所述移动智能终端提前部署智能任务所需的AI模型；

4.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端...

【技术特征摘要】

1.一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，包括：

2.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，若智能任务被所述智能任务处理决策算法判别为，在切换前原服务边缘节点进行端边协同处理，则以当前所属边缘节点以及所属边缘节点的相邻节点作为中继，与所述原服务边缘节点建立连接，根据模型切分决策进行模型切分与协同处理；切换前原服务边缘节点部署有智能任务所需的ai模型；

3.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，所述移动智能终端提前部署智能任务所需的ai模型；

4.根据权利要求1所述的一种移动场景下的端边协同智能任务处理方法，其中，当前边缘网络中设备的可用资源以及环境信息包括：

5.一种移动场景下的端边协同智能任务处理装置，其中，包括：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：韩书君，张文昭，王碧舳，孙梦颖，许晓东，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：