論文の概要: Bringing AI To Edge: From Deep Learning's Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14808v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 12:07:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 01:52:34.312814
- Title: Bringing AI To Edge: From Deep Learning's Perspective
- Title（参考訳）: AIをエッジに持ち込む - ディープラーニングの視点から
- Authors: Di Liu, Hao Kong, Xiangzhong Luo, Weichen Liu, Ravi Subramaniam
- Abstract要約: エッジコンピューティングと人工知能(AI)は、エッジインテリジェンスと呼ばれる新しいシステムを構築するために徐々に交差している。
これらの課題の1つは、計算集約的なディープラーニングアルゴリズムと、計算能力の低いエッジシステムの間のテキスト計算のギャップである。
本稿では,エッジインテリジェンスシステムに有用な代表的かつ最新のディープラーニング技術について調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.308396023489246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Edge computing and artificial intelligence (AI), especially deep learning for
nowadays, are gradually intersecting to build a novel system, called edge
intelligence. However, the development of edge intelligence systems encounters
some challenges, and one of these challenges is the \textit{computational gap}
between computation-intensive deep learning algorithms and less-capable edge
systems. Due to the computational gap, many edge intelligence systems cannot
meet the expected performance requirements. To bridge the gap, a plethora of
deep learning techniques and optimization methods are proposed in the past
years: light-weight deep learning models, network compression, and efficient
neural architecture search. Although some reviews or surveys have partially
covered this large body of literature, we lack a systematic and comprehensive
review to discuss all aspects of these deep learning techniques which are
critical for edge intelligence implementation. As various and diverse methods
which are applicable to edge systems are proposed intensively, a holistic
review would enable edge computing engineers and community to know the
state-of-the-art deep learning techniques which are instrumental for edge
intelligence and to facilitate the development of edge intelligence systems.
This paper surveys the representative and latest deep learning techniques that
are useful for edge intelligence systems, including hand-crafted models, model
compression, hardware-aware neural architecture search and adaptive deep
learning models. Finally, based on observations and simple experiments we
conducted, we discuss some future directions.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングと人工知能(AI)、特に近年のディープラーニングは、エッジインテリジェンスと呼ばれる新しいシステムを構築するために徐々に交差している。
しかし、エッジインテリジェンスシステムの開発にはいくつかの課題があり、これらの課題の1つは計算集約型ディープラーニングアルゴリズムと低能力エッジシステムとの間の‘textit{computational gap’である。
計算のギャップのため、多くのエッジインテリジェンスシステムは、期待される性能要件を満たせない。
このギャップを埋めるために、近年、軽量ディープラーニングモデル、ネットワーク圧縮、効率的なニューラルネットワーク探索など、多くのディープラーニング技術と最適化手法が提案されている。
いくつかのレビューや調査は、この大きな文献を部分的にカバーしているが、エッジインテリジェンスの実装に不可欠なディープラーニング技術の全側面を議論するための体系的で包括的なレビューが欠けている。
エッジシステムに適用可能なさまざまな方法が集中的に提案されているため、エッジコンピューティングエンジニアやコミュニティは、エッジインテリジェンスに有用な最先端のディープラーニング技術を知って、エッジインテリジェンスシステムの開発を促進することができるだろう。
本稿では,手作りモデル,モデル圧縮,ハードウェア対応ニューラルアーキテクチャ探索,適応型ディープラーニングモデルなど,エッジインテリジェンスシステムに有用な代表的かつ最新のディープラーニング技術について検討する。
最後に,観測と簡単な実験に基づき,今後の方向性について考察する。
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