論文の概要: MultiGran-STGCNFog: Towards Accurate and High-Throughput Inference for Multi-Granular Spatiotemporal Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01279v1
• Date: Fri, 02 May 2025 13:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:20.044176
• Title: MultiGran-STGCNFog: Towards Accurate and High-Throughput Inference for Multi-Granular Spatiotemporal Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: MultiGran-STGCNFog:Multi-Granular Spatiotemporal Traffic Forecastingの高精度かつ高速な推定に向けて
• Authors: Zhaoyan Wang, Xiangchi Song, In-Young Ko,
• Abstract要約: 本稿では,新しい交通予測モデルを用いた効率的な霧分散推論システムであるMultiGran-STGCNFogを提案する。 提案したスケジューリングアルゴリズムGA-DPHDSは,層実行順序と層デバイススケジューリングを同時に最適化することで,推論スループットの大幅な向上に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3759432635713895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate traffic forecasting and swift inference provision are essential for intelligent transportation systems. However, the present Graph Convolutional Network (GCN)-based approaches cannot extract and fuse multi-granular spatiotemporal features across various spatial and temporal scales sufficiently, proven to yield less accurate forecasts. Besides, additional feature extraction branches introduced in prior studies critically increased model complexity and extended inference time, making it challenging to provide fast inference for traffic forecasting. In this paper, we propose MultiGran-STGCNFog, an efficient fog distributed inference system with a novel traffic forecasting model that employs multi-granular spatiotemporal feature fusion on generated dynamic traffic graphs to fully capture interdependent traffic dynamics. The proposed scheduling algorithm GA-DPHDS, optimizing layer execution order and layer-device scheduling scheme simultaneously, contributes to considerable inference throughput improvement by leveraging heterogeneous fog devices in a pipelined manner. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the superiority of the proposed method over selected baselines.
• Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムには,正確な交通予測と迅速な推論が不可欠である。 しかし、現在のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)ベースのアプローチでは、様々な空間的・時間的スケールにわたる多粒度時空間的特徴を抽出し、融合することはできず、精度の低い予測が得られることが証明されている。 さらに、先行研究で導入された追加の特徴抽出枝は、モデルの複雑さを著しく増加させ、推論時間を延長し、トラフィック予測に高速な推論を提供することを困難にしている。 本稿では, 高速霧分散推論システムであるMultiGran-STGCNFogを提案する。 提案したスケジューリングアルゴリズムGA-DPHDSは、層実行順序と層デバイススケジューリングを同時に最適化し、不均一なフォグデバイスをパイプライン方式で利用することにより、推論スループットの大幅な向上に寄与する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案手法が選択されたベースラインよりも優れていることを示す。

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