边缘推理时延降七成
一种把DNN计算在边缘服务器间动态切分、且与多实例部署同步优化的进化分层强化学习算法，无需预设划分点，直接压低端到端推理时延。
72331461 · He, Xiang · 陈莹 · Wang, Zhongjie
Future Generation Computer Systems 2026
用遗传算法搜索细粒度划分，不必预先指定哪些层切到哪台服务器，划分可以自动适应网络和负载变化。
允许同一层或子图在多个边缘服务器上复制执行，避免一台设备成为吞吐上限，让整体服务能力随资源扩展。
相比最优现有方法，端到端时延降低30–70%，不是只优化单段，而是把划分与部署联合起来一起调。
在Kubernetes测试床上做了真实部署验证，不只是仿真，说明算法在真实调度和网络条件下能落地。