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模型部署方法、任务处理方法、装置、设备及存储介质【异议或纠错】

档案编号: CQ-117-0645-4067
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F30/27;G06F18/23类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明涉及深度学习技术领域,并公开了模型部署方法、任务处理方法、装置、设备及存储介质,通过仿真模拟,计算出每一个分组划分策略下的每个组内并行策略的延迟,基于该延迟则可选出最优设备组划分策略和多个最优组内并行策略,并按照选出的策略进行部署,并记录下模型与设备的映射关系,则可满足延迟要求。又由于模型的部署不是一个模型对应一个设备,而是一个模型并行部署于多个设备之上,且一个设备又对应部署了多个模型。因而,在处理任务时,可以实现同一个模型的任务在多个设备上流水并行处理,不同模型的任务在多个设备上并行处理。即,可以在少量设备上满足延迟要求、提升处理效率、应对突发流量,能够极大的提升集群利用率。
附件下载:  (原始资料备查)

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