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 AIoT 中 DNN 推理的自适应设备-边缘协作：一种数字孪生辅助方法 相关领域
计算机科学
推论
GSM演进的增强数据速率
人工智能
计算机网络
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| 其它 | 摘要：深度神经网络 （DNN） 推理上的设备边缘协作是一种很有前途的方法，可以有效利用网络资源来支持物联网人工智能 （AIoT） 应用程序。在本文中，我们提出了一种新的数字孪生 （DT） 辅助方法，用于 DNN 推理的设备边缘协作，该方法确定是否以及何时在设备上停止本地推理并上传中间结果以在边缘服务器上完成推理。不是仅在每个 DNN 推理任务生成时确定其协作，而是在设备上推理期间执行多步骤决策，以适应设备和边缘服务器的动态计算工作负载状态。为了增强自适应性，构建了 DT 来评估每个 DNN 推理任务的所有潜在卸载决策，从而为机器学习辅助决策算法提供增强的训练数据。然后，构建另一个 DT 来估计设备的推理状态，以避免频繁地从设备获取状态信息，从而减少信令开销。我们还得出了最佳卸载决策的必要条件，以减少卸载决策空间。仿真结果表明，我们的 DT 辅助方法在平衡推理精度、延迟和能耗之间的权衡方面表现出色。 |
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