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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;北京邮电大学;中国移动通信集团有限公司申请的专利边缘计算的模型训练方法及边云协同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：CN116777011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210215626.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权边缘计算的模型训练方法及边云协同系统是由朱景龙;柳晟;杨辉;常鹏;李超;姚秋彦;包博文;孙政洁;滕云;李允博;葛大伟设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘计算的模型训练方法及边云协同系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种边缘计算的模型训练方法及边云协同系统，该方法包括：边缘节点确定待使用的第一模型后，确定边缘节点能够支持第一模型的最大可训练层数；边缘节点根据最大可训练层数以及确定性时延，确定边缘节点所需切片带宽并进行带宽资源预留；边缘节点在训练完成后通过预留的带宽资源向云节点发送训练得到模型参数，由云节点完成后续的模型层训练，并通过反向传播算法更新边缘模型；云节点使用联邦聚合算法聚合边缘节点对应的边缘模型，生成全局模型，并将全局模型发送至边缘节点；其中，确定性网络保障训练的同步性，边云系统解决边缘节点算力不足的问题，减少边缘节点的训练压力；联邦学习保障训练的数量，提升模型训练精度。

本发明授权边缘计算的模型训练方法及边云协同系统在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算的模型训练方法，其特征在于，应用于基于确定性网络的边云协同系统，所述边云协同系统包括：一个云节点以及多个边缘节点，所述边缘节点到所述云节点的传输满足确定性时延，该方法包括： 各个边缘节点确定待使用的第一模型后，根据自身算力信息，确定所述边缘节点能够支持所述第一模型的最大可训练层数； 各个所述边缘节点根据最大可训练层数以及所述确定性时延，确定各个边缘节点所需切片带宽并进行带宽资源预留； 各个所述边缘节点基于所述第一模型进行训练，并在训练完成后通过预留的带宽资源向所述云节点发送训练得到模型参数，由所述云节点完成后续的模型层训练，并通过反向传播算法更新边缘模型； 所述云节点使用联邦聚合算法聚合各个边缘节点对应的边缘模型，生成全局模型，并将所述全局模型发送至边缘节点； 其中，边缘节点根据自身算力信息，确定所述边缘节点能够支持所述第一模型的最大可训练层数，包括： 边缘节点根据自身的计算能力以及当前CPU利用率，计算边缘节点的可用算力； 所述边缘节点根据第一模型中每一层所需的计算次数，确定所述边缘节点的可用算力能够支持的第一模型的最大可训练层数； 其中，所述边缘节点根据第一模型中每一层所需的计算次数，确定所述边缘节点的可用算力能够支持的第一模型的最大可训练层数，包括： 所述边缘节点根据第三公式，确定所述边缘节点的可用算力能够支持的第一模型的最大可训练层数；其中，所述第三公式为： 其中，表示边缘节点的可用算力；表示训练batch的大小；表示第i层所需的计算次数；t表示训练时延；满足所述第三公式的最大i值为所述最大可训练层数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国移动通信有限公司研究院;北京邮电大学;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：100053 北京市西城区宣武门西大街32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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