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标题
异构边缘计算中用于协作 DNN 推理的设备放置和模型分区的联合优化
相关领域
计算机科学 接头(建筑物) 推论 GSM演进的增强数据速率 边缘计算 分布式计算 人工智能 建筑工程 工程类
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DOI
10.1109/TMC.2024.3457793 doi
其它 摘要:EdgeAI 代表了一种通过模型分区在网络边缘部署 DNN 模型的引人注目的方法。然而,大多数现有的分区策略主要集中在同构环境中,而忽略了设备放置的影响及其对异构设置的不适用性。此外,这些策略通常依赖于数据并行或模型并行,每种策略都有自己的局限性,包括数据同步和通信开销。本文旨在通过利用设备之间的并行和顺序关系,通过设备管道系统提高推理性能。因此,多设备协作 DNN 推理问题是通过优化设备放置和模型分区来制定的,同时考虑到异构边缘资源和 DNN 模型的独特特性,以实现吞吐量最大化。为此,我们提出了一种进化设备放置技术,通过增强粒子群优化的变体来确定设备的管道阶段。随后,通过分别结合基于动态规划的层内和层间模型分区和 DNN 层的输入输出映射,开发了一种自适应模型分区策略,以适应边缘资源限制。最后,我们构建了一个仿真模型和一个原型,大量的结果表明,我们提出的算法优于当前最先进的算法。
求助人
奶昔 在 2025-01-10 13:54:16 发布自河南,悬赏 10 积分
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