論文の概要: ACE: Towards Application-Centric Edge-Cloud Collaborative Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13061v1
- Date: Thu, 24 Mar 2022 13:12:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-25 14:59:32.837974
- Title: ACE: Towards Application-Centric Edge-Cloud Collaborative Intelligence
- Title（参考訳）: ACE: アプリケーション中心のエッジクラウドコラボレーションインテリジェンスを目指す
- Authors: Luhui Wang, Cong Zhao, Shusen Yang, Xinyu Yang, Julie McCann
- Abstract要約: 機械学習に基づくインテリジェントなアプリケーションは、私たちの生活の多くの部分に影響を与えています。
クラウドで実行されている現在の実装は、これらの制約をすべて満たすことができない。
エッジクラウドコラボレーションインテリジェンス(Edge-Cloud Collaborative Intelligence)パラダイムは、このような問題に対処するための一般的なアプローチとなっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.379967483688834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intelligent applications based on machine learning are impacting many parts
of our lives. They are required to operate under rigorous practical constraints
in terms of service latency, network bandwidth overheads, and also privacy. Yet
current implementations running in the Cloud are unable to satisfy all these
constraints. The Edge-Cloud Collaborative Intelligence (ECCI) paradigm has
become a popular approach to address such issues, and rapidly increasing
applications are developed and deployed. However, these prototypical
implementations are developer-dependent and scenario-specific without
generality, which cannot be efficiently applied in large-scale or to general
ECC scenarios in practice, due to the lack of supports for infrastructure
management, edge-cloud collaborative service, complex intelligence workload,
and efficient performance optimization. In this article, we systematically
design and construct the first unified platform, ACE, that handles
ever-increasing edge and cloud resources, user-transparent services, and
proliferating intelligence workloads with increasing scale and complexity, to
facilitate cost-efficient and high-performing ECCI application development and
deployment. For verification, we explicitly present the construction process of
an ACE-based intelligent video query application, and demonstrate how to
achieve customizable performance optimization efficiently. Based on our initial
experience, we discuss both the limitations and vision of ACE to shed light on
promising issues to elaborate in the approaching ECCI ecosystem.
- Abstract（参考訳）: 機械学習に基づくインテリジェントなアプリケーションは、私たちの生活の多くの部分に影響を与えています。
サービスレイテンシやネットワーク帯域のオーバーヘッド、プライバシといった面では、厳格な実践的な制約の下で運用することが求められます。
しかし、クラウドで実行されている現在の実装は、これらの制約をすべて満たすことができない。
エッジクラウドコラボレーションインテリジェンス(ECCI)パラダイムは、このような問題に対処するための一般的なアプローチとなり、急速に増加するアプリケーションが開発され、デプロイされる。
しかしながら,これらのプロトタイプ実装は,インフラストラクチャ管理やエッジクラウド協調サービス,複雑なインテリジェンスワークロード,効率的なパフォーマンス最適化といったサポートが欠如しているため,大規模あるいは一般のECCシナリオでは効率的に適用できない,一般性のない,開発者依存かつシナリオ固有である。
この記事では、コスト効率と高性能なECCIアプリケーション開発とデプロイメントを容易にするため、エッジとクラウドリソースの継続的な増加、ユーザ透過型サービス、およびスケールと複雑さの増大によるインテリジェンスワークロードの増大を扱う、最初の統合プラットフォームであるACEを体系的に設計し、構築する。
検証のために、ACEベースのインテリジェントなビデオクエリアプリケーションの構築プロセスを明示的に提示し、より効率的にカスタマイズ可能なパフォーマンス最適化を実現する方法を示す。
最初の経験に基づいて、近日中のECCIエコシステムにおいて、期待できる問題に光を当てるためのACEの限界とビジョンを議論する。
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