Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence

論文の概要: A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07812v1
Date: Sat, 16 Jul 2022 02:32:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-19 18:36:50.607411
Title: A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence
Title（参考訳）: エッジインテリジェンスのための協調的DNN推論に関する調査
Authors: Weiqing Ren, Yuben Qu, Chao Dong, Yuqian Jing, Hao Sun, Qihui Wu, Song Guo
Abstract要約: エッジインテリジェンス(EI)は、AI分野における最先端の方向性となる。本稿では、EIのための4つの典型的な協調的DNN推論パラダイムを分類し、それらの特徴と鍵となる技術を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.691247982285432
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the vigorous development of artificial intelligence (AI), the intelligent applications based on deep neural network (DNN) change people's lifestyles and the production efficiency. However, the huge amount of computation and data generated from the network edge becomes the major bottleneck, and traditional cloud-based computing mode has been unable to meet the requirements of real-time processing tasks. To solve the above problems, by embedding AI model training and inference capabilities into the network edge, edge intelligence (EI) becomes a cutting-edge direction in the field of AI. Furthermore, collaborative DNN inference among the cloud, edge, and end device provides a promising way to boost the EI. Nevertheless, at present, EI oriented collaborative DNN inference is still in its early stage, lacking a systematic classification and discussion of existing research efforts. Thus motivated, we have made a comprehensive investigation on the recent studies about EI oriented collaborative DNN inference. In this paper, we firstly review the background and motivation of EI. Then, we classify four typical collaborative DNN inference paradigms for EI, and analyze the characteristics and key technologies of them. Finally, we summarize the current challenges of collaborative DNN inference, discuss the future development trend and provide the future research direction.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の活発な発展により、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくインテリジェントなアプリケーションが人々のライフスタイルと生産効率を変化させる。しかし、ネットワークエッジから生成される膨大な計算量とデータがボトルネックとなり、従来のクラウドベースのコンピューティングモードはリアルタイム処理タスクの要求を満たすことができなかった。上記の問題を解決するため、AIモデルのトレーニングと推論機能をネットワークエッジに組み込むことで、エッジインテリジェンス(EI)はAI分野における最先端の方向となる。さらに、クラウド、エッジ、エンドデバイス間の協調的なDNN推論は、EIを強化する有望な方法を提供する。しかしながら、現在、EI指向の協調的DNN推論はまだ初期段階にあり、既存の研究活動の体系的な分類と議論が欠けている。そこで本研究では,EI指向協調DNN推論に関する最近の研究を包括的に調査した。本稿ではまず,EIの背景と動機について概観する。次に,4つの典型的な協調的dnn推論パラダイムを分類し,それらの特徴と鍵技術を分析する。最後に,協調的dnn推論の現在の課題を要約し,今後の開発動向を議論し,今後の研究方向性について述べる。

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