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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法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：CN117348989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311167583.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法是由朱琨;冯佳欣设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法。该方法考虑了嵌入式实时系统有限的CPU和GPU资源、任务可调度的基本条件以及任务调度时间上的限制等因素，设计了面向嵌入式实时系统的混合深度神经网络任务按层分配的调度机制。该方法通过构建深度神经网络任务模型和层任务模型，对任务调度开销、最差响应时间、最小化层任务映射调度下的任务的利用率总和等的数学化，设置优化函数和约束条件求解方法，实现在最差响应时间较短的情况下，能够更加平衡地利用实时系统中异构的CPU和GPU计算资源，提升深度神经网络任务在嵌入式实时系统中的实时性和可调度性能。

本发明授权嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法在权利要求书中公布了：1.一种嵌入式实时系统中混合深度神经网络任务按层调度方法，其特征在于，该方法将混合的深度神经网络任务分为实时任务和最佳响应任务，通过对深度神经网络任务以及神经网络层任务进行建模，用最优化方法考虑任务在异构的CPU和GPU计算资源上的执行时间总和、按层映射调度存在的时间开销、最差响应时间，得到混合深度神经网络任务映射层调度的任务利用率的总和函数，在响应时间尽可能小的约束下，找到最佳的深度神经网络任务按层分配的方案，以实现对异构的CPU和GPU计算资源均衡的利用； 1构建深度神经网络任务模型，用于嵌入式实时系统中任务调度执行，神经网络任务由表示，包括单个任务运行时的最坏情况执行时间、运行周期、截止日期、任务层数、周期性任务的就绪时间和开始时间； 2构建深度神经网络任务层任务模型，层任务由表示，其中包括在CPU和GPU集群及其量化模型上运行时的最差情况执行时间和，以及对应的量化输入和量化输出的最大时间、之和； 3构造深度神经网络任务按层分配调度机制，用于解决混合深度神经网络任务按每一层去调度执行在CPU或GPU平台上的最优方案，所述最优方案包括设计分配映射分组、计算深度神经网络任务在异构的CPU和GPU平台上的执行时间总和、深度神经网络任务在CPU和GPU集群上的开销、在CPU和GPU异构系统上的总开销、深度神经网络任务的最差响应时间，以及单个任务的利用率； 4构建深度神经网络任务按层分配的优化函数，包括深度神经网络任务分层映射到异构的CPU和GPU资源的目标方程，设置可调度性基本条件、任务开始时间约束、任务完成时间约束以及资源限制条件。

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