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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于推理请求卸载的能耗优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117806445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311830521.5，技术领域涉及：G06F1/329；该发明授权一种基于推理请求卸载的能耗优化方法及系统是由武继刚;曾梓榆;黄家乐;吴嘉鑫设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于推理请求卸载的能耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于推理请求卸载的能耗优化方法及系统，包括：构建用户推理请求在本地执行的移动设备能耗模型、移动设备将用户推理清求发送至可协作移动设备执行的移动设备能耗模型,以及移动设备将用户推理请求发送至边缘服务器执行的移动设备能耗模型；求解各次迭代中卸载方案所对应的设备资源配置方案与移动设备总能耗；若连续多次调整卸载方案都无法降低移动设备总能耗，则将当前最低总能耗所对应的卸载方案与设备资源配置方案确立为最终方案；边缘服务器将推理请求的卸载方案和设备资源配置方案结果发送至各个移动设备。本发明使用D2D技术来利用移动设备的空闲资源以协作提供多类型推理服务，降低移动设备总能耗。

本发明授权一种基于推理请求卸载的能耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于推理请求卸载的能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：用户将推理请求信息、移动设备的模型部署信息和计算资源信息发送至边缘服务器； 定义N为用户或移动设备的集合，M为移动设备和边缘服务器的总集合，K为DNN模型的集合；定义xi,m∈{0,1}表示移动设备i,i∈N的推理请求Ti是否在m,m∈M上完成； 设定边缘服务器部署了集合K中所有的DNN模型，而移动设备部署了其中一种DNN模型，每个移动设备请求集合K中的一种服务；设定移动设备一次完成一个推理请求，边缘服务器完成多个推理请求； 步骤2：构建用户推理请求在本地执行的移动设备能耗模型、移动设备将用户推理请求发送至可协作移动设备执行的移动设备能耗模型,以及移动设备将用户推理请求发送至边缘服务器执行的移动设备能耗模型； 步骤3：边缘服务器迭代调整推理请求的卸载方案，并求解各次迭代中卸载方案所对应的资源配置方案与移动设备总能耗；若连续多次调整卸载方案都无法降低移动设备总能耗，则将当前最低总能耗所对应的卸载方案与资源配置方案确立为最终方案； 步骤3移动设备总能耗，具体为： 获取移动设备i,i∈N的推理请求Ti在本地执行时所产生的能耗 其中，σi为移动设备i的电容系数，ρi为推理请求Ti的工作负载，fi,i为移动设备i给推理请求Ti分配的计算资源； 获取移动设备i,i∈N将推理请求Ti发送至可协作移动设备j,j∈M\{0,i}所产生的传输能耗 其中，di为推理请求Ti的输入数据大小，wi为移动设备i分配到的带宽资源，pi为移动设备i的传输功率，gi,j为移动设备i和可协作移动设备j之间的信道增益，δ2为噪声； 可协作移动设备j,j∈M\{0,i}执行推理请求Ti所产生的计算能耗为： 其中，σj为可协作移动设备j的电容系数，fi,j为可协作移动设备j给推理请求Ti分配的计算资源； 获取移动设备i,i∈N将推理请求Ti发送至边缘服务器所产生的传输能耗 其中，gi,0为移动设备i和边缘服务器之间的信道增益； 获取所有移动设备总能耗Esum： 步骤4：边缘服务器将卸载方案和资源配置方案结果发送至各个移动设备。

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