基于异构架构的卷积神经网络推理加速系统及方法

本发明公开了基于异构架构的卷积神经网络推理加速系统及方法，涉及网络推理加速技术领域，包括以下步骤：在卷积神经网络任务调度期间，获取卷积神经网络任务调度过程中生成的各项参数信息，其中包括任务调度参数和并行处理参数。本发明通过实时监控任务调度和并行处理参数，系统利用机器学习模型生成异常调度指数，智能识别并分类任务状态为正常或异常。针对异常，进一步细分为偶然型或非偶然型，并采取相应的处理措施。非偶然型异常触发预警提示，偶然型异常则通过持续监控避免频繁干预，提升故障处理精确性与系统稳定性，确保实时监控系统高效运行并减少安全隐患。