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本发明涉及车联网边缘计算领域，具体涉及一种适用于车联网环境下的可靠边缘加速推理任务分配方法。目的在于加速车联网环境下智能网联车辆深度学习任务的推理过程，在提供边缘加速性能的同时保证较高的卸载可靠性。该方法包括：基于考虑车辆移动性与CNN推理前向传播特性所建立的边缘可靠性模型和任务推理时延模型，

目的在于加速车联网环境下智能网联车辆深度学习任务的推理过程，在提供边缘加速性能的同时保证较高的卸载可靠性。该方法包括：基于考虑车辆移动性与CNN推理前向传播特性所建立的边缘可靠性模型和任务推理时延模型，以最大化CNN任务可靠性为目标求解用于加速推理的边缘节点最优分配集合；以最大化推理加速比和平均任务卸载成功率为目标求解各客户车辆的用于加速推理的CNN任务分割最优解；客户车辆根据CNN任务分割最优解和边缘节点最优分配集合，将任务发送到边缘节点，边缘节点处理分割的推理任务后返回输出矩阵；客户车辆继续生成最后的推理结果。

具体涉及一种适用于车联网环境下的可靠边缘加速推理任务分配方法。目的在于加速车联网环境下智能网联车辆深度学习任务的推理过程，在提供边缘加速性能的同时保证较高的卸载可靠性。该方法包括：基于考虑车辆移动性与CNN推理前向传播特性所建立的边缘可靠性模型和任务推理时延模型，

目前拥有一批优秀的行业内部尖端技术人才，使公司研发、运营和管理具有完善的管理体系，同时公司对人才的引进与培养也十分的重视，积极鼓励研发人员进行科技创新，实施奖励制度，为公司的科研事业的发展奠定深厚的人才基础。通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。

以最大化推理加速比和平均任务卸载成功率为目标求解各客户车辆的用于加速推理的CNN任务分割最优解；客户车辆根据CNN任务分割最优解和边缘节点最优分配集合，将任务发送到边缘节点，边缘节点处理分割的推理任务后返回输出矩阵；客户车辆继续生成最后的推理结果。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。