(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111612377.9 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 刘吉　章红　贾俊铖　周瑞璞　 窦德景　 (74)专利代理 机构 北京鸿德 海业知识产权代理 有限公司 1 1412 代理人 田宏宾 (51)Int.Cl. H04L 47/56(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 9/48(2006.01) (54)发明名称 分布式机器学习方法、 系统、 服务器、 设备及 存储介质 (57)摘要 本公开提供了一种分布式机器学习方法、 系 统、 服务器、 设备及存储介质， 涉及机器学习等人 工智能技术领域。 具体实现方案为： 基于延时信 息， 获取参与训练的数个边缘设备的最优调度队 列； 基于所述数个边缘设备的最优调度队列， 调 度所述数个边缘设备中各所述边缘设备对机器 学习模型进行训练。 本公开， 能够有效地提高分 布式机器学习的效率。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 114422454 A 2022.04.29 CN 114422454 A 1.一种分布式机器学习方法， 包括： 基于延时信息， 获取参与训练的数个边 缘设备的最优调度队列； 基于所述数个边缘设备的最优调度队列， 调度所述数个边缘设备中各所述边缘设备对 机器学习模型进行训练。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 基于延时信息， 获取数个边缘设备的最优调度队 列， 包括： 估算所述数个边 缘设备中各 所述边缘设备的计算延时和通信延时； 基于预设的多个权重参数、 各所述边缘设备的计算延时和通信延时， 获取所述数个边 缘设备的最优调度队列。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 基于预设的多个权重参数、 各所述边缘设备的计 算延时和通信延时， 获取 所述数个边 缘设备的最优调度队列， 包括： 对于所述多个权重参数的各所述权重参数， 基于各所述边缘设备的计算延时和通信延 时， 获取对应的候选调度队列， 得到多个候选调度队列； 计算各所述候选调度队列中的各 所述边缘设备的总延时； 基于各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时， 从所述多个候选调度队列 中， 获取总延时最小的候选调度队列， 作为所述 最优调度队列。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 对于所述多个权重参数的各所述权重参数， 基于 各所述边缘设备的计算延时和通信延时， 获取对应的候选调度队列， 包括： 对于各所述权重参数， 基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时， 计算各所述边缘 设备的优先 数； 基于各所述边缘设备的优先数， 对所述数个边缘设备的标识进行排序， 得到所述权重 参数对应的所述 候选调度队列。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 基于各所述边缘设备的优先数， 对所述数个边缘 设备的标识进行排序， 得到所述权 重参数对应的所述 候选调度队列， 包括： 将所述数个边缘设备的标识按照对应的优先数由大到小的顺序排列， 得到所述权重参 数对应的所述 候选调度队列。 6.根据权利要求1 ‑5任一所述的方法， 其中， 基于延时， 获取参与训练的数个边缘设备 的最优调度队列之前， 所述方法还 包括： 获取参与训练的所述数个边 缘设备的、 各 所述边缘设备的标识。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 获取参与训练的所述数个边缘设备的、 各所述边 缘设备的标识， 包括： 根据各所述边缘设备的数据资源、 计算资源、 无线信道资源以及通信状态中的至少一 个， 获取参与训练的所述数个边 缘设备的、 各 所述边缘设备的标识。 8.一种服 务器， 包括： 队列获取模块， 用于基于延时信息， 获取参与训练的数个边 缘设备的最优调度队列； 调度模块， 用于基于所述数个边缘设备的最优调度队列， 调度所述数个边缘设备中各 所述边缘设备对机器学习模型进行训练。 9.根据权利要求8所述的服 务器， 其中， 所述队列获取模块， 包括： 估算单元， 用于估算所述数个边 缘设备中各 所述边缘设备的计算延时和通信延时；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114422454 A 2获取单元， 用于基于预设的多个权重参数、 各所述边缘设备的计算延时和通信延时， 获 取所述数个边 缘设备的最优调度队列。 10.根据权利要求9所述的服 务器， 其中， 所述获取 单元， 用于： 对于所述多个权重参数的各所述权重参数， 基于各所述边缘设备的计算延时和通信延 时， 获取对应的候选调度队列， 得到多个候选调度队列； 计算各所述候选调度队列中的各 所述边缘设备的总延时； 基于各所述候选调度队列中的各所述边缘设备的总延时， 从所述多个候选调度队列 中， 获取总延时最小的候选调度队列， 作为所述 最优调度队列。 11.根据权利要求10所述的服 务器， 其中， 所述获取 单元， 用于： 对于各所述权重参数， 基于各所述边缘设备的计算延时和通信延时， 计算各所述边缘 设备的优先 数； 基于各所述边缘设备的优先数， 对所述数个边缘设备的标识进行排序， 得到所述权重 参数对应的所述 候选调度队列。 12.根据权利要求1 1所述的服 务器， 其中， 所述获取 单元， 用于： 将所述数个边缘设备的标识按照对应的优先数由大到小的顺序排列， 得到所述权重参 数对应的所述 候选调度队列。 13.根据权利要求8 ‑12任一所述的服 务器， 其中， 还 包括： 设备获取模块， 用于获取参与训练的所述数个边 缘设备的、 各 所述边缘设备的标识。 14.根据权利要求13所述的服 务器， 其中， 所述设备获取模块， 用于： 根据各所述边缘设备的数据资源、 计算资源、 无线信道资源以及通信状态中的至少一 个， 获取参与训练的所述数个边 缘设备的、 各 所述边缘设备的标识。 15.一种分布式机器学习系统， 包括服务器和多个边缘设备； 所述服务器与 各所述边缘 设备通信连接； 所述 服务器采用如上权利要求8 ‑14任一所述的服 务器。 16.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器能够执 行权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 17.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 18.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序在被处理器执行时实现根 据权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114422454 A 3