論文の概要: The Future of Consumer Edge-AI Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10514v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 12:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 15:03:45.960356
• Title: The Future of Consumer Edge-AI Computing
• Title（参考訳）: 消費者のエッジaiコンピューティングの未来
• Authors: Stefanos Laskaridis and Stylianos I. Venieris and Alexandros Kouris and Rui Li and Nicholas D. Lane
• Abstract要約: Deep Learningは10年足らずで消費者デバイス全体で劇的に普及したが、主に分離されたデバイス内のハードウェアアクセラレーションによって実現されてきた。 ユーザプライバシを乗り越えたり、経験の質を損なうことなく、持続可能な方法でこの移行を可能にするためには、新たなEdge-AIパラダイムが必要だと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.48788945106853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning has proliferated dramatically across consumer devices in less than a decade, but has been largely powered through the hardware acceleration within isolated devices. Nonetheless, clear signals exist that the next decade of consumer intelligence will require levels of resources, a mixing of modalities and a collaboration of devices that will demand a significant pivot beyond hardware alone. To accomplish this, we believe a new Edge-AI paradigm will be necessary for this transition to be possible in a sustainable manner, without trespassing user-privacy or hurting quality of experience.
• Abstract（参考訳）: Deep Learningは10年足らずで消費者デバイス全体で劇的に普及したが、主に分離されたデバイス内のハードウェアアクセラレーションによって実現されてきた。 それにもかかわらず、次の10年間の消費者インテリジェンスには、リソースのレベル、モダリティの混合、ハードウェアのみにとどまらず大きなピボットを必要とするデバイスのコラボレーションが必要だという明確なシグナルが存在する。 これを実現するためには、ユーザプライバシを乗り越えたり、経験の質を損なうことなく、この移行を可能にするためには、新たなEdge-AIパラダイムが必要だと考えています。

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