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J-GLOBAL ID：202102225008286787   整理番号：21A0892170

PerDNN:パーベイシブエッジサーバへのディープニューラルネットワーク計算のオフローディング【JST・京大機械翻訳】

PerDNN: Offloading Deep Neural Network Computations to Pervasive Edge Servers

著者 (5件)： Jeong Hyuk-Jin (Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering,Seoul,South Korea) ,  Lee Hyeon-Jae (Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering,Seoul,South Korea) ,  Yong Shin Kwang (Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering,Seoul,South Korea) ,  Hwan Yoo Yong (Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering,Seoul,South Korea) ,  Moon Soo-Mook (Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering,Seoul,South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDCS  ページ： 1055-1066  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層ニューラルネットワーク(DNN)に基づく認知支援のような新しいモバイルアプリケーションは,高い計算電力と同様に低い待ち時間を必要とする。これらの要求を満たすために,エッジコンピューティング(また,霧計算とも呼ばれる)を提案し,モバイルクライアント近傍に位置するエッジサーバへの計算をオフロードした。クラウドからエッジへのこのパラダイムシフトは,エッジサーバが領域上に広く分布する新しい計算インフラストラクチャを必要とする。本論文では,ユビキタスエッジサーバと協調してモバイルクライアントのDNNを実行するシステムであるPerDNNを提案した。PerDNNは,実行待ち時間を最小化するために,クライアントとエッジサーバの間のDNN計算を動的に分割する。次のエッジサーバは,クライアントが訪問し,推測的分割計画を計算し,サーバ側DNN層をあらかじめ予測サーバに転送し,オフロードを開始するのに必要な初期化オーバヘッドを低減し,その結果,コールドスタートを避ける。エッジサーバ間の過度のネットワークトラヒックは,無視できる性能損失でサーバ側DNN層の小さな部分のみを移動させることで,過度のネットワークトラヒックを発生しない。また,DNN分割のためのエッジサーバのGPU統計を用いて,マルチクライアントオフロードによって引き起こされた資源コンテンションを扱った。現実のハードウェアの人間トレースデータセットと実行プロファイルによるシミュレーションにおいて,PerDNNは90%までのコールドスタートの発生を減少して,クライアントがそれらのオフロードサーバを,先を見越えないDNN伝送なしのベースラインと比較して,58%高いスループットを達成した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  *ネットワーク ,  ハードウェア ,  スループット ,  待ち時間 ,  インフラストラクチャー ,  基準線 ,  携帯電話
準シソーラス用語： コンテンション ,  オーバヘッド ,  ユビキタス ,  パラダイムシフト ,  *オフローディング ,  モバイルアプリケーション ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディープニューラルネットワーク ,  計算 ,  オフローディング