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J-GLOBAL ID：202202238299218983   整理番号：22A1062416

DNN分割と早期出口の結合【JST・京大機械翻訳】

Combining DNN partitioning and early exit

著者 (4件)： Ebrahimi Maryam (University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  Veith Alexandre da Silva (University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  Gabel Moshe (University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  de Lara Eyal (University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： EdgeSys ’22  ページ： 25-30  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： DNN推論は時間がかかり,資源ハンガリーである。分割と初期出口は,エッジ上で効率的にDNNを実行する方法である。分割は,複数のサーバに関する計算負荷のバランスをとる,そして,早期の出口は,推論プロセスにすぐに,そして,時間を節約するために提供する。通常,これらの2つは,限られた柔軟性を有する別々の段階と考えられる。本研究では,分割と初期出口を結合して,推定待ち時間と精度の両方を推定するための性能モデルを提案した。この性能モデルを用いて,配置情報とユーザ選好に基づく最良の分割/早期出口DNNを提供した。著者らの実験は,分割点の数と位置における柔軟性と利用可能な装置上の配置が最良の出力を決定する際に重要な役割を果たすことを示した。将来,本研究は,エッジコンピューティングのためのモデルを訓練し,最適化するための「ワンクリック」システムへの研究を計画する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  ハンガリー ,  柔軟性 ,  モデル ,  待ち時間 ,  *分割
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  性能モデル ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 早期出口 ,  エッジコンピューティング ,  ニューラルネットワーク ,  分割

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 早期 ,  出口