論文の概要: Edge-Cloud Collaborative Computing on Distributed Intelligence and Model Optimization: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01821v1
• Date: Sat, 03 May 2025 13:55:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.285135
• Title: Edge-Cloud Collaborative Computing on Distributed Intelligence and Model Optimization: A Survey
• Title（参考訳）: 分散インテリジェンスとモデル最適化に関するエッジクラウドコラボレーションコンピューティング:サーベイ
• Authors: Jing Liu, Yao Du, Kun Yang, Yan Wang, Xiping Hu, Zehua Wang, Yang Liu, Peng Sun, Azzedine Boukerche, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: エッジクラウドコラボレーティブコンピューティング(ECCC)は、現代のインテリジェントアプリケーションの計算要求に対処するための重要なパラダイムとして登場した。 AIの最近の進歩、特にディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)は、これらの分散システムの能力を劇的に向上させてきた。 この調査は、基本的なアーキテクチャ、技術の実現、新しいアプリケーションに関する構造化されたチュートリアルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.52058740470727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge-cloud collaborative computing (ECCC) has emerged as a pivotal paradigm for addressing the computational demands of modern intelligent applications, integrating cloud resources with edge devices to enable efficient, low-latency processing. Recent advancements in AI, particularly deep learning and large language models (LLMs), have dramatically enhanced the capabilities of these distributed systems, yet introduce significant challenges in model deployment and resource management. In this survey, we comprehensive examine the intersection of distributed intelligence and model optimization within edge-cloud environments, providing a structured tutorial on fundamental architectures, enabling technologies, and emerging applications. Additionally, we systematically analyze model optimization approaches, including compression, adaptation, and neural architecture search, alongside AI-driven resource management strategies that balance performance, energy efficiency, and latency requirements. We further explore critical aspects of privacy protection and security enhancement within ECCC systems and examines practical deployments through diverse applications, spanning autonomous driving, healthcare, and industrial automation. Performance analysis and benchmarking techniques are also thoroughly explored to establish evaluation standards for these complex systems. Furthermore, the review identifies critical research directions including LLMs deployment, 6G integration, neuromorphic computing, and quantum computing, offering a roadmap for addressing persistent challenges in heterogeneity management, real-time processing, and scalability. By bridging theoretical advancements and practical deployments, this survey offers researchers and practitioners a holistic perspective on leveraging AI to optimize distributed computing environments, fostering innovation in next-generation intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: エッジクラウドコラボレーティブコンピューティング(ECCC)は、現代的なインテリジェントなアプリケーションの計算要求に対処し、クラウドリソースをエッジデバイスに統合して、効率的で低レイテンシな処理を実現するための重要なパラダイムとして登場した。 AIの最近の進歩、特にディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)は、これらの分散システムの能力を劇的に向上させてきましたが、モデルデプロイメントとリソース管理において大きな課題をもたらしています。 本研究では,エッジクラウド環境における分散インテリジェンスとモデル最適化の交点を網羅的に検討し,基本的なアーキテクチャ,テクノロジの実現,新興アプリケーションに関する構造化チュートリアルを提供する。 さらに、圧縮、適応、ニューラルネットワーク探索を含むモデル最適化アプローチと、パフォーマンス、エネルギー効率、レイテンシ要求のバランスをとるAI駆動のリソース管理戦略を体系的に分析する。 さらに、ECCCシステムにおけるプライバシ保護とセキュリティ強化の重要な側面について検討し、自律運転、ヘルスケア、産業自動化にまたがる多様なアプリケーションを通じて実践的なデプロイメントを検討する。 これらの複雑なシステムの評価基準を確立するため、性能分析とベンチマーク技術も徹底的に検討されている。 さらに、LLMの展開、6G統合、ニューロモルフィックコンピューティング、量子コンピューティングを含む重要な研究方向を特定し、不均一性管理、リアルタイム処理、スケーラビリティにおける永続的な課題に対処するためのロードマップを提供する。 この調査は、理論的な進歩と実践的な展開をブリッジすることによって、AIを活用して分散コンピューティング環境を最適化し、次世代のインテリジェントシステムにおけるイノベーションを育むための総合的な視点を提供する。

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