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J-GLOBAL ID：202202256383101115   整理番号：22A0488678

SmartSplit:スマートフォン環境におけるCNN分割のための遅延エネルギーメモリ最適化【JST・京大機械翻訳】

SmartSplit: Latency-Energy-Memory Optimisation for CNN Splitting on Smartphone Environment

著者 (4件)： Prakash Ishan (Delhi Technological University,New Delhi,India) ,  Bansal Aniruddh (Delhi Technological University,New Delhi,India) ,  Verma Rohit (University of Cambridge,Cambridge,UK) ,  Shorey Rajeev (UQIDAR, IIT Delhi,New Delhi,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： COMSNETS  ページ： 549-557  発行年： 2022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： 人工知能は,現在,ユーザに近接するすべての処理をもたらし,プライバシー問題に対処する必要性により,スマートフォン産業において中心段階を採った。いくつかのAIアプリケーションによって使用される畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,高資源と計算集約である。新世代スマートフォンはAI可能チップを有するが,最小メモリとエネルギー利用は,多くのアプリケーションがスマートフォン上で同時に実行されるので不可欠である。これを考慮して,クラウドサーバへの処理の一部をオフロードすることによるスマートフォンの作業負荷の最適化は,研究の重要な方向である。本論文では,エンドツーエンド待ち時間,メモリ利用およびエネルギー消費を最適化する多目的最適化問題を定式化することにより,スマートフォンとクラウドサーバ間のCNN分割の実現可能性を解析した。最適化問題を解くための決定解析ベースのアプローチによる遺伝的アルゴリズムであるSmartSplitを設計した。多重CNNモデルで行った実験により,スマートフォンとクラウドサーバ間のCNNの分割が実現可能であることを示した。提案した手法は,他の最先端の手法と比較して,SmartSplitがはるかに良い。Copyright 2022 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： *記憶装置 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  プライバシー ,  人工知能 ,  多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  待ち時間 ,  エネルギー消費 ,  多目的計画法 ,  定式化 ,  決定分析 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *スマートフォン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートフォン ,  環境 ,  CNN ,  遅延 ,  エネルギー ,  メモリ最適化