摘要
本申请公开了一种工业缺陷检测任务调度方法、装置、设备及介质,涉及人工智能技术领域,对工业缺陷检测的边缘人工智能任务进行数据采集及预处理;对预处理后数据进行特征提取,得到特征向量,筛选与特征向量相匹配的目标计算核心;为边缘人工智能任务分配优先级,基于目标边缘人工智能任务对目标计算核心进行能效优化;基于优先级将目标边缘人工智能任务添加至任务队列,获取优化后的计算核心的负载参数,判断负载参数是否大于预设阈值;若大于,将待调度任务迁移至待调度计算核心,完成对工业缺陷检测任务的调度,解决计算设备在混合多核架构下工业缺陷检测任务调度不合理、计算资源浪费及能效低下的问题,实现任务在混合多核架构上的合理分配。
技术关键词
工业缺陷检测
任务调度方法
核心
深度学习模型
神经网络处理器
图形处理器
能效
中央处理器
参数
队列
数据依赖关系
任务调度装置
随机梯度下降
休眠机制
特征提取模块
人工智能技术
格式