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 Towards Space Intelligence: Adaptive Scheduling of Satellite-Ground Collaborative Model Inference with Space Edge Computing 迈向空间智能：基于空间边缘计算的星地协同模型推理自适应调度
相关领域
计算机科学
推论
卫星
调度（生产过程）
空格（标点符号）
分布式计算
人工智能
航空航天工程
数学优化
数学
工程类
操作系统
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| 其它 | 近年来，在近地轨道 （LEO） 部署了大型配备相机的纳米卫星星座，以提供高分辨率的地球图像。依靠构建地面站 （GS） 从 LEO 卫星下载和处理数据的传统方法可能无法随着数据量的增长而扩展。轨道边缘计算已成为一种很有前途的解决方案，它将计算硬件放置在 LEO 卫星内部以执行近乎数据处理。在本文中，我们研究了大型协作 LEO 星座内卫星和地面站之间协作深度神经网络 （DNN） 推理的在线调度问题。我们提出的调度框架旨在通过动态调整 GS 选择、推理配置和资源配置的旋钮，共同优化延迟约束下的处理成本和推理准确性。然而，由于其 NP 困难的复杂性，以最佳方式解决这个联合优化问题并非易事。为了解决这一困难，我们开发了一种原始对偶近似算法，以在线方式有效地解决了这个问题。我们解决方案的有效性通过具有可证明近似比的理论分析和跟踪驱动的评估得到了验证。我们的解决方案实现了高达 60.6% 的性能提升，我们提出的近似算法的近似比率为 1.3。 |
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