一種面向邊緣智能的多邊緣節(jié)點(diǎn)增量計(jì)算卸載方法，在計(jì)劃階段，中心服務(wù)器和多邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息感知，根據(jù)信息確定參與協(xié)同計(jì)算的邊緣節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建多邊緣節(jié)點(diǎn)DNN協(xié)同執(zhí)行圖，確定需要初始優(yōu)先上傳給其它節(jié)點(diǎn)的DNN層，并記錄對(duì)應(yīng)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，然后以延時(shí)改善為基準(zhǔn)排序各DNN層，確定后續(xù)上傳順序；在執(zhí)行階段，根據(jù)計(jì)劃階段生成的執(zhí)行圖嘗試上傳并運(yùn)行DNN模型，若某節(jié)點(diǎn)基于失效鎖的協(xié)作沖突檢測(cè)機(jī)制檢測(cè)到異常，則由失效鎖強(qiáng)制結(jié)束該節(jié)點(diǎn)當(dāng)前DNN層上傳請(qǐng)求，若未檢測(cè)到?jīng)_突則繼續(xù)上傳直到獲得DNN模型執(zhí)行結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)協(xié)同多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行DNN計(jì)算有效規(guī)避了單一邊緣服務(wù)器易受網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)的影響，實(shí)現(xiàn)了比只基于邊緣服務(wù)器的方式更高的執(zhí)行效率。