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J-GLOBAL ID：202202279311037421   整理番号：22A1163609

DDPQN:ローカルエッジクラウド協調環境における効率的なDNNオフローディング戦略【JST・京大機械翻訳】

DDPQN: An Efficient DNN Offloading Strategy in Local-Edge-Cloud Collaborative Environments

著者 (4件)： Xue Min (Center for Applied Mathematics, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Wu Huaming (Center for Applied Mathematics, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Peng Guang (Institut fuer Informatik, Freie Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Wolter Katinka (Institut fuer Informatik, Freie Universitaet Berlin, Berlin, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 15  号： 2  ページ： 640-655  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： モノのインターネット(IoT)と通信技術の急速な発展により,コンピュータビジョンのような深層ニューラルネットワーク(DNN)アプリケーションは,IoTデバイスで広く使用できる。しかし,不十分なメモリ,低い計算能力,およびIoTデバイスの低い電池容量のため,高効率DNN推論をサポートするのは難しく,サービス品質(QoS)に対するユーザの要求を満たした。なお,IoTデバイスとクラウド間の間欠的無線接続性により,大量のDNNデータ伝送中に,オフロード故障が発生する可能性がある。このギャップを埋めるために,DNNモデルの分割とオフローディングを考察し,限られた資源を持つ局所エッジクラウド協調環境における大規模DNNモデルの並列オフロードのための新しい最適化法を設計した。結合協調度およびノードバランス度と結合して,改良二重アダリング優先深層Q-Network(DDPQN)アルゴリズムを,DNNオフローディング戦略を得るために提案した。既存のアルゴリズムと比較して,DDPQNアルゴリズムは,ローカルエッジクラウド協調環境におけるコンピューティング資源の「遅延-エネルギーコスト」協調と合理的配分を確実にする前提の下で,低遅延,低エネルギー消費,および低コストを有する効率的DNNオフロード戦略を得ることができる。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： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  最適化 ,  故障 ,  応用プログラム ,  モデル ,  通信技術 ,  コンピュータビジョン ,  電池容量
準シソーラス用語： 高効率 ,  データ伝送 ,  ワイヤレス ,  サービス品質 ,  モノのインターネット ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調 ,  環境 ,  オフローディング ,  戦略