CN107766889A - 一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法，涉及云计算、边缘计算和人工智能技术领域，将深度学习计算分布到云端、管道和边缘侧，由云端负责历史数据大计算量的基础模型训练，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，云端到边缘侧节点部署学习后的深度学习模型，用来完成推理，边缘侧持续进行推理结果的反馈，再上传到云端持续优化模型。相较于传统的训练和推理都在云端的方式，本发明整个深度学习计算过程，将持续优化计算模型，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，有效的利用了带宽，保证了网络传输的效率，提高了实时业务执行效率。
Description
技术领域
本发明涉及云计算、边缘计算和人工智能技术领域，具体的说是一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法。
背景技术
随着云计算和大数据的发展，各类应用系统已经渐渐转向云端，云端中心聚合了大量的物理硬件资源，并采用虚拟化技术实现了异构网络计算资源的统一的分配、调度和管理，集中建设数据中心大大降低了计算和存储的成本。
近年来，人工智能技术发展迅速，其商业化速度超出预期，人工智能将会给整个社会带来颠覆性的变化，已经成为未来各国重要的发展战略。特别是以深度学习为核心的算法演进，其超强的进化能力，在大数据的支持下，通过训练构建得到类似人脑结构的大规模卷积神经网络，已经可以解决各类问题。
深度学习需要大量数据和计算资源来进行训练，云端服务在一定程度上可以满足要求，然而伴随着数据量越来越庞大，特别是对于边缘侧诸如实时业务、数据优化、带宽限制、应用智能、安全与隐私等多方面需求，计算和存储无法全部放在远程云端，需要将其靠近边缘侧设备或数据源头，就近提供近端计算服务。在这种情况下，如何更高效的为边缘侧设备提供深度学习能力，并能融合“云-管-端”多种计算资源，提供更好的深度学习能力，持续的优化模型和推理能力成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法。
本发明所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述云端边缘计算融合的深度学习计算方法，将深度学习计算分布到云端、管道和边缘侧，由云端负责历史数据大计算量的基础模型训练，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，云端到边缘侧节点部署学习后的深度学习模型，用来完成推理，边缘侧持续进行推理结果的反馈，再上传到云端持续优化模型；
具体实施流程包括：
步骤一，云端(云端节点)产生管道和边缘侧(若干边缘计算节点)的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；
步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；
步骤三，边缘侧将训练集经管道(管道节点)上传至云端，
步骤四，云端根据训练集进行深度学习模型训练，优化云端深度学习模型。
进一步，所述步骤一，云端产生管道和边缘侧的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；具体实施流程如下：
步骤1、云端利用收集的大量历史数据进行深度学习模型训练，最终产生云端深度学习模型；
步骤2、云端根据需要部署深度学习模型的应用节点计算和存储能力进行模型优化，产生管道和边缘侧的深度学习模型；
步骤3、云端将深度学习模型下发到管道和边缘侧。
进一步，所述步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；具体实施过程如下：
步骤1、智能传感设备实时采集来自外界的环境数据；
步骤2、智能传感设备将收集数据发送给边缘侧进行推理；
步骤3、边缘侧执行推理计算；
步骤4、边缘侧将推理结果发送给智能传感设备；
步骤5、智能传感设备将结果反馈给用户，执行相应的工作指令，并将用户反馈上传到边缘侧；
步骤6、边缘侧收到来自智能传感设备的反馈，并对反馈信息优化后，连同进行推理的原始采集数据组合成训练集数据，保存在边缘节点本地。
进一步，所述边缘侧执行推理计算：
边缘侧检测本地缓存是否已存在匹配的采集数据，若存在匹配数据，直接从缓存中返回推理结果；否则，利用深度学习模型对采集数据进行推理，实时得到结果，并将采集数据及推理结果保存在边缘节点本地缓存。
进一步，所述步骤三，边缘侧将训练集经管道(管道节点)上传至云端，具体实施流程如下：
步骤1、边缘侧根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据；
步骤2、管道接收来自边缘侧上传的训练集数据，保存在本地存储中；
步骤3、管道根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据到上级管道；
步骤4、循环上传，最终训练集汇集到云端。
本发明提出一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，其系统架构包括：
云端(云端节点)，负责深度学习模型训练，根据部署深度学习模型应用节点的计算和存储能力优化生成个性化模型，通过管道下发到边缘侧，同时负责筛选提取来自边缘侧的数据，将其作为训练数据持续进行模型的优化；
管道(管道节点)，负责网络传输、计算及存储，提供推理计算能力，保存深度学习模型及推理反馈结果；
边缘侧(边缘计算节点)，接收来自云端的深度学习模型，对来自智能传感设备的数据实时进行推理分析，并将结果反馈给智能传感设备，同时存储计算输入数据及反馈结果；
智能传感设备，实时采集环境数据，利用边缘侧进行实时深度学习计算，得到结果及时反馈给用户或采取行动。
进一步，所述智能传感设备采集的数据及反馈信息存储到边缘侧，边缘侧对反馈数据进行优化过滤，再统一上传到云端。
进一步，所述云端接收到反馈数据，进行数据筛选提取得到有效数据，将其作为训练集持续进行深度学习，再将学习得到的优化模型通过管道发给边缘侧。
进一步，所述智能传感设备采用智能摄像头。
本发明所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法，与现有技术相比具有的有益效果是：相较于传统的训练和推理都在云端的方式，本发明有效的利用云端强大计算能力的同时，结合了边缘计算的特点，将推理放在边缘侧，提高了终端业务的实时性，满足了智能终端应用实时性的需求；智能传感设备会反馈推理结果，并通过管道层层上传到云端，云端可以实现深度学习模型的持续优化，提高最终模型的识别率；
另外，边缘侧将数据和推理结果缓存在节点本地，一方面可以显著提高实时业务的执行效率，另一方面，对智能传感设备的反馈进行数据优化，减轻云端的处理压力；并选择带宽空闲时间段上传数据，也保证了网络传输的效率，提高了网络的利用率。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术内容，下面对本发明实施例或现有技术中所需要的附图做简单介绍。显而易见的，下面所描述附图仅仅是本发明的一部分实施例，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，但均在本发明的保护范围之内。
附图1为实施例4深度学习计算方法的流程图；
附图2为云端边缘计算融合的深度学习计算系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清查、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
实施例1:
本实施例提出一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，将深度学习计算分布到云端、管道和边缘侧，由云端负责历史数据大计算量的基础模型训练，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，云端到边缘侧节点部署学习后的深度学习模型，用来完成推理，边缘侧持续进行推理结果的反馈，再上传到云端持续优化模型。
本实施例云端边缘计算融合的深度学习计算方法，具体实施流程包括：
步骤一，云端(云端节点)产生管道和边缘侧(若干边缘计算节点)的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；
步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；
步骤三，边缘侧将训练集经管道(管道节点)上传至云端，
步骤四，云端根据训练集进行深度学习模型训练，优化云端深度学习模型。
本实施例云端边缘计算融合的深度学习计算方法，相较于传统的训练和推理都在云端的方式，有效的利用云端强大计算能力的同时，结合了边缘计算的特点，将推理放在边缘侧，提高了终端业务的实时性，满足了智能终端应用实时性的需求；并将反馈推理结果通过管道节点层层上传到云端，云端可以实现深度学习模型的持续优化，提高最终模型的识别率。
实施例2：
本实施例提出的一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，在实施例1的基础上，给出步骤二的一种详细技术方案，进一步提高实时业务的执行效率，同时增加了本实施例技术方案的可行性和实用性。
所述步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；具体实施过程如下：
步骤1、智能传感设备实时采集来自外界的环境数据；
步骤2、智能传感设备将收集数据发送给边缘侧进行推理；
步骤3、边缘侧执行推理计算；
具体的，边缘侧检测本地缓存是否已存在匹配的采集数据，若存在匹配数据，直接从缓存中返回推理结果；否则，利用深度学习模型对采集数据进行推理，实时得到结果，并将采集数据及推理结果保存在边缘节点本地缓存。
步骤4、边缘侧将推理结果发送给智能传感设备；
步骤5、智能传感设备将结果反馈给用户，执行相应的工作指令，并将用户反馈上传到边缘侧；
步骤6、边缘侧收到来自智能传感设备的反馈，并对反馈信息优化后，连同进行推理的原始采集数据组合成训练集数据，保存在边缘节点本地。
本实施例云端边缘计算融合的深度学习计算方法，通过边缘计算节点将数据和推理结果缓存在节点本地，一方面可以显著提高实时业务的执行效率，另一方面，对智能传感设备的反馈进行数据优化，减轻云端的处理压力。
实施例3：
本实施例提出的一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，在实施例1的基础上，给出步骤一、步骤三的一种详细技术方案，选择带宽空闲时间段上传数据，保证了网络传输的效率，提高了网络的利用率。
所述步骤一，云端(云端节点)产生管道和边缘侧(边缘计算节点)的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；具体实施流程如下：
步骤1、云端利用收集的大量历史数据进行深度学习模型训练，最终产生云端深度学习模型；
步骤2、云端根据需要部署深度学习模型的应用节点计算和存储能力进行模型优化，产生管道和边缘侧的深度学习模型；
步骤3、云端将深度学习模型下发到管道和边缘侧。
所述步骤三，边缘侧将训练集经管道(管道节点)上传至云端，具体实施流程如下：
步骤1、边缘侧根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据；
步骤2、管道接收来自边缘侧上传的训练集数据，保存在本地存储中；
步骤3、管道根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据到上级管道；
步骤4、循环上传，最终训练集汇集到云端。
实施例4：
本实施例提出的一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，在实施例2和实施例3的基础上，以视频识别应用为边缘侧案例，并以智能摄像头作为智能传感设备为例，详细说明本发明的技术方案。除了使用以上应用和传感设备之外，根据本发明的实施方式的构造能够应用于其他智能应用之上，均包含在本发明的包含范围之内。
附图1为实施例4深度学习计算的流程图，如附图1所示，深度学习计算的具体流程如下：
步骤101、云端利用收集的大量历史数据进行深度学习模型训练，产生云端深度学习模型；
步骤102、云端根据需要部署深度学习模型的应用节点计算和存储能力进行模型优化，产生管道和边缘侧的深度学习模型；
步骤103、云端将深度学习模型下发到管道和边缘侧；
步骤104、智能传感设备实时采集来自外界的环境数据；
步骤105、智能传感设备将收集数据发送给边缘侧进行推理；
步骤106、边缘侧执行推理计算；边缘侧检测本地缓存是否已存在匹配的采集数据，若存在匹配数据，直接从缓存中返回推理结果；否则，利用深度学习模型对采集数据进行推理，实时得到结果，并将采集数据及推理结果保存在边缘节点本地缓存；
步骤107、边缘侧将推理结果发送给智能传感设备；
步骤108、智能传感设备将结果反馈给用户，执行后续任务，并将用户反馈上传到边缘侧；
步骤109、边缘侧收到来自智能传感设备的反馈，进行数据整理形成训练集，保存在边缘节点本地；
步骤110、边缘侧根据网络带宽情况，选择空闲时间统一上传训练集数据；
步骤111、管道根据网络带宽情况，选择空闲时间统一上传训练集数据到上级管道；
步骤112、判断是否将训练集上传至云端，若没有，循环步骤112，最终训练集汇集到云端；
步骤113、云端利用新收集的训练集进行深度学习模型训练，优化云端深度学习模型；
步骤114、循环执行步骤102至步骤113，持续进行模型优化，提高边缘侧推理能力。
本实施例云端边缘计算融合的深度学习计算方法，整个深度学习计算过程，将持续优化深度学习模型，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，云端实现深度学习模型的持续优化，提高最终模型的识别率；边缘计算节点将数据和推理结果缓存在节点本地，显著提高实时业务的执行效率；选择带宽空闲时间段上传数据，也保证了网络传输的效率，提高了网络的利用率。
本发明还提出一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，如附图2所示，其系统架构包括：
云端(云端节点)，负责深度学习模型训练，根据部署深度学习模型应用节点的计算和存储能力优化生成个性化模型，通过管道下发到边缘侧，同时负责筛选提取来自边缘侧的数据，将其作为训练数据持续进行模型的优化；
管道(管道节点)，负责网络传输、计算及存储，提供推理计算能力，保存深度学习模型及推理反馈结果；
边缘侧(边缘计算节点)，靠近设备侧，接收来自云端的深度学习模型，对来自智能传感设备的数据实时进行推理分析，并将结果反馈给智能传感设备，同时存储计算输入数据及反馈结果；
智能传感设备，实时采集环境数据，利用边缘侧进行实时深度学习计算，得到结果及时反馈给用户或采取行动。
采用上述云端边缘计算融合的深度学习计算系统，在“云-管-端”各个组成部分部署计算节点，云端利用海量数据进行模型的训练，再将训练得到的模型分发到管道以及边缘侧，由边缘侧负责推理，从智能传感设备中采集数据，利用边缘侧的训练模型进行实时推理，实时输出结果；同时，智能传感设备采集的数据及反馈信息存储到边缘计算和存储节点，边缘侧会对反馈数据进行优化过滤，再统一上传到云端；云端接收到反馈数据，进行数据筛选提取得到有效数据，将其作为训练集持续进行深度学习，再将学习得到的优化模型通过管道发给边缘侧。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (10)
1.一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于,将深度学习计算分布到云端、管道和边缘侧，由云端负责历史数据大计算量的基础模型训练，根据边缘侧的需求进行个性化的模型分发，云端到边缘侧节点部署学习后的深度学习模型，用来完成推理，边缘侧持续进行推理结果的反馈，再上传到云端持续优化模型；
具体实施流程包括：
步骤一，云端产生管道和边缘侧的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；
步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；
步骤三，边缘侧将训练集经管道上传至云端，
步骤四，云端根据训练集进行深度学习模型训练，优化云端深度学习模型。
2.根据权利要求1所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于，所述步骤一，云端产生管道和边缘侧的深度学习模型，并将深度学习模型下发到管道和边缘侧；具体实施流程包括：
步骤1、云端利用收集的大量历史数据进行深度学习模型训练，最终产生云端深度学习模型；
步骤2、云端根据需要部署深度学习模型的应用节点计算和存储能力进行模型优化，产生管道和边缘侧的深度学习模型；
步骤3、云端将深度学习模型下发到管道和边缘侧。
3.根据权利要求1或2所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于，所述步骤二，边缘侧根据智能传感设备采集的数据进行推理计算，并根据用户反馈信息和推理的原始数据组合成训练集数据；具体实施过程包括：
步骤1、智能传感设备实时采集来自外界的环境数据；
步骤2、智能传感设备将收集数据发送给边缘侧进行推理；
步骤3、边缘侧执行推理计算；
步骤4、边缘侧将推理结果发送给智能传感设备；
步骤5、智能传感设备将结果反馈给用户，执行相应的工作指令，并将用户反馈上传到边缘侧；
步骤6、边缘侧收到来自智能传感设备的反馈，并对反馈信息优化后，连同进行推理的原始采集数据组合成训练集数据，保存在边缘节点本地。
4.根据权利要求3所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于，所述边缘侧执行推理计算：
边缘侧检测本地缓存是否已存在匹配的采集数据，若存在匹配数据，直接从缓存中返回推理结果；否则，利用深度学习模型对采集数据进行推理，实时得到结果，并将采集数据及推理结果保存在边缘节点本地缓存。
5.根据权利要求4所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于，所述步骤三，边缘侧将训练集经管道上传至云端，具体实施流程包括：
步骤1、边缘侧根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据；
步骤2、管道接收来自边缘侧上传的训练集数据，保存在本地存储中；
步骤3、管道根据网络带宽情况，选择带宽流量较小的时间段，统一上传训练集数据到上级管道；
步骤4、循环上传，最终训练集汇集到云端。
6.根据权利要求5所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算方法，其特征在于，所述智能传感设备采用智能摄像头。
7.一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，其特征在于，其系统架构包括：
云端，负责深度学习模型训练，根据部署深度学习模型应用节点的计算和存储能力优化生成个性化模型，通过管道下发到边缘侧，同时负责筛选提取来自边缘侧的数据，将其作为训练数据持续进行模型的优化；
管道，负责网络传输、计算及存储，提供推理计算能力，保存深度学习模型及推理反馈结果；
边缘侧，负责接收来自云端的深度学习模型，对来自智能传感设备的数据实时进行推理分析，并将结果反馈给智能传感设备，同时存储计算输入数据及反馈结果；
智能传感设备，负责实时采集环境数据，利用边缘侧进行实时深度学习计算，得到结果及时反馈给用户或采取行动。
8.根据权利要求7所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，其特征在于，所述智能传感设备采集的数据及反馈信息存储到边缘侧，边缘侧对反馈数据进行优化过滤，再统一上传到云端。
9.根据权利要求8所述一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，其特征在于，所述云端接收到反馈数据，进行数据筛选提取得到有效数据，将其作为训练集持续进行深度学习，再将学习得到的优化模型通过管道发给边缘侧。
10.根据权利要求7至9任一一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统，其特征在于，所述智能传感设备采用智能摄像头。
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