論文の概要: AI Flow at the Network Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12469v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 12:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:22.186827
• Title: AI Flow at the Network Edge
• Title（参考訳）: ネットワークエッジにおけるAIフロー
• Authors: Jiawei Shao, Xuelong Li,
• Abstract要約: AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。 この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.31090055138711
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) and their multimodal variants have led to remarkable progress across various domains, demonstrating impressive capabilities and unprecedented potential. In the era of ubiquitous connectivity, leveraging communication networks to distribute intelligence is a transformative concept, envisioning AI-powered services accessible at the network edge. However, pushing large models from the cloud to resource-constrained environments faces critical challenges. Model inference on low-end devices leads to excessive latency and performance bottlenecks, while raw data transmission over limited bandwidth networks causes high communication overhead. This article presents AI Flow, a framework that streamlines the inference process by jointly leveraging the heterogeneous resources available across devices, edge nodes, and cloud servers, making intelligence flow across networks. To facilitate cooperation among multiple computational nodes, the proposed framework explores a paradigm shift in the design of communication network systems from transmitting information flow to intelligence flow, where the goal of communications is task-oriented and folded into the inference process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed framework through an image captioning use case, showcasing the ability to reduce response latency while maintaining high-quality captions. This article serves as a position paper for identifying the motivation, challenges, and principles of AI Flow.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とそのマルチモーダルなバリエーションの最近の進歩は、様々な領域で顕著な進歩をもたらし、目覚ましい能力と前例のない潜在能力を示している。 ユビキタス・コネクティビティ(ユビキタス・コネクティビティ)の時代において、インテリジェンスを分散するために通信ネットワークを活用することは変革的な概念であり、ネットワークエッジでアクセス可能なAIサービスを想定している。 しかし、大規模なモデルをクラウドからリソース制約のある環境にプッシュすることは、重大な課題に直面します。 ローエンドデバイス上でのモデル推論は、遅延と性能の過大なボトルネックを招き、一方、限られた帯域幅ネットワーク上での生データ転送は、高い通信オーバーヘッドを引き起こす。 この記事では、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するためのフレームワークであるAI Flowを紹介します。 提案フレームワークは,複数の計算ノード間の協調を容易にするため,情報フローからインテリジェンスフローへの通信システム設計のパラダイムシフトを探求する。 実験により,高品質なキャプションを維持しつつ,応答遅延を低減する能力を示す画像キャプションユースケースによる提案手法の有効性が示された。 この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。

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