Empowering In-Browser Deep Learning Inference on Edge Through Just-In-Time Kernel Optimization

计算机科学 推论 核(代数) 人工智能 机器学习 GSM演进的增强数据速率 深度学习 多项式核 核方法 支持向量机 数学 组合数学
作者
Fucheng Jia,Shiqi Jiang,Ting Cao,Wei Cui,Tianrui Xia,Xu Cao,Yuanchun Li,Qipeng Wang,D. H. Zhang,Ju Ren,Yunxin Liu,Lili Qiu,Mao Yang
标识
DOI:10.1145/3643832.3661892
摘要

Web is increasingly becoming the primary platform to deliver AI services onto edge devices, making in-browser deep learning (DL) inference more prominent. Nevertheless, the heterogeneity of edge devices, combined with the underdeveloped state of Web hardware acceleration practices, hinders current in-browser inference from achieving its full performance potential on target devices.
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