摘要
本发明公开了一种面向异构边缘场景下图神经网络推理的图划分方法及系统,本发明方法包括通过基准测试评估边缘设备在分布式环境下的图神经网络推理能力占比,对输入的图数据进行图划分到个边缘设备所对应的分区,包括:对图数据中的顶点按顶点的度数降序排列并筛选一阶种子和二阶种子;对一阶种子及其二阶邻居块随机分配分区;对二阶种子的二阶邻居块构建深度扩展树并结合据边缘设备在分布式环境下的图神经网络推理能力占比按块分配分区;对剩余的未分配的顶点采用流式贪心分配策略分配分区。本发明旨在解决边缘图神经网络推理场景中因设备异构性和传统图划分方法缺陷导致的负载不均衡和推理效率低下的问题。
技术关键词
神经网络推理
分布式环境
分区
顶点
划分方法
种子
邻居
异构
场景
数据
基准
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微处理器
划分系统
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