Fugu-MT 論文翻訳(概要): Edge AI Inference in Heterogeneous Constrained Computing: Feasibility and Opportunities

論文の概要: Edge AI Inference in Heterogeneous Constrained Computing: Feasibility and Opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03375v1
Date: Fri, 27 Oct 2023 16:46:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-12 19:31:11.185573
Title: Edge AI Inference in Heterogeneous Constrained Computing: Feasibility and Opportunities
Title（参考訳）: 不均一制約コンピューティングにおけるエッジAI推論の可能性と可能性
Authors: Roberto Morabito, Mallik Tatipamula, Sasu Tarkoma, Mung Chiang
Abstract要約: AI推論アクセラレータの急増はイノベーションを示すだけでなく、課題も浮き彫りにしている。本稿では,ハードウェアの多様性に対応するフレームワークの要件とコンポーネントについて概説する。次に、デバイスの不均一性がAI推論性能に与える影響を評価し、サービス品質を損なうことなく結果の最適化戦略を特定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.156192191794567
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The network edge's role in Artificial Intelligence (AI) inference processing is rapidly expanding, driven by a plethora of applications seeking computational advantages. These applications strive for data-driven efficiency, leveraging robust AI capabilities and prioritizing real-time responsiveness. However, as demand grows, so does system complexity. The proliferation of AI inference accelerators showcases innovation but also underscores challenges, particularly the varied software and hardware configurations of these devices. This diversity, while advantageous for certain tasks, introduces hurdles in device integration and coordination. In this paper, our objectives are three-fold. Firstly, we outline the requirements and components of a framework that accommodates hardware diversity. Next, we assess the impact of device heterogeneity on AI inference performance, identifying strategies to optimize outcomes without compromising service quality. Lastly, we shed light on the prevailing challenges and opportunities in this domain, offering insights for both the research community and industry stakeholders.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)推論処理におけるネットワークエッジの役割は、計算上の優位性を求める多くのアプリケーションによって急速に拡大している。これらのアプリケーションはデータ駆動効率を追求し、堅牢なai機能を活用し、リアルタイム応答性を優先する。しかし、需要が増加するにつれて、システムも複雑になる。 AI推論アクセラレータの急増はイノベーションを示すだけでなく、特にこれらのデバイスのさまざまなソフトウェアやハードウェア構成といった課題も浮き彫りにしている。この多様性は特定のタスクに有利だが、デバイス統合と調整のハードルをもたらす。本稿では,3つの目的について述べる。まず,ハードウェアの多様性に対応するフレームワークの要件とコンポーネントについて概説する。次に、デバイスの不均一性がAI推論性能に与える影響を評価し、サービス品質を損なうことなく結果の最適化戦略を特定する。最後に、私たちはこの分野における一般的な課題と機会について、リサーチコミュニティと業界関係者の両方に洞察を与えました。

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