論文の概要: ECORE: Energy-Conscious Optimized Routing for Deep Learning Models at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06011v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 14:16:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.156696
• Title: ECORE: Energy-Conscious Optimized Routing for Deep Learning Models at the Edge
• Title（参考訳）: ECORE:エッジでのディープラーニングモデルのためのエネルギー環境最適化ルーティング
• Authors: Daghash K. Alqahtani, Maria A. Rodriguez, Muhammad Aamir Cheema, Hamid Rezatofighi, Adel N. Toosi,
• Abstract要約: 複数の動的ルーティング戦略を統合するフレームワークであるECOREを提案する。 ECOREは、物体の特性に基づいてエネルギー効率と検出性能のバランスをとる。 その結果,提案したコンテキスト対応ルーティング手法は,エネルギー消費と遅延をそれぞれ45%,遅延を49%削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.57054444887393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edge computing enables data processing closer to the source, significantly reducing latency an essential requirement for real-time vision-based analytics such as object detection in surveillance and smart city environments. However, these tasks place substantial demands on resource constrained edge devices, making the joint optimization of energy consumption and detection accuracy critical. To address this challenge, we propose ECORE, a framework that integrates multiple dynamic routing strategies including estimation based techniques and a greedy selection algorithm to direct image processing requests to the most suitable edge device-model pair. ECORE dynamically balances energy efficiency and detection performance based on object characteristics. We evaluate our approach through extensive experiments on real-world datasets, comparing the proposed routers against widely used baseline techniques. The evaluation leverages established object detection models (YOLO, SSD, EfficientDet) and diverse edge platforms, including Jetson Orin Nano, Raspberry Pi 4 and 5, and TPU accelerators. Results demonstrate that our proposed context-aware routing strategies can reduce energy consumption and latency by 45% and 49%, respectively, while incurring only a 2% loss in detection accuracy compared to accuracy-centric methods.
• Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、ソースに近いデータ処理を可能にし、監視やスマートシティ環境におけるオブジェクト検出など、リアルタイムの視覚ベースの分析に必要なレイテンシを大幅に削減する。 しかし、これらのタスクはリソース制約されたエッジデバイスにかなりの要求を課し、エネルギー消費と検出精度の同時最適化が重要となる。 この課題に対処するために,推定に基づく手法とグレディ選択アルゴリズムを含む複数の動的ルーティング戦略を統合するフレームワークであるECOREを提案し,最も適切なエッジデバイスモデルペアに画像処理要求をダイレクトする。 ECOREは、物体の特性に基づいて、エネルギー効率と検出性能を動的にバランスさせる。 提案するルータを,広く使用されているベースライン技術と比較し,実世界のデータセットに関する広範な実験により評価する。 この評価では、確立されたオブジェクト検出モデル(YOLO、SSD、EfficientDet)と、Jetson Orin Nano、Raspberry Pi 4および5、TPUアクセラレータなど、さまざまなエッジプラットフォームを活用している。 その結果,提案手法は, 検出精度を精度中心の手法と比較してわずか2%の損失しか生じず, 消費電力と遅延を45%, 49%削減できることがわかった。

関連論文リスト

• AI-in-the-Loop Sensing and Communication Joint Design for Edge Intelligence [65.29835430845893]
  本稿では,AI-in-the-loopジョイントセンシングと通信によるエッジインテリジェンス向上のためのフレームワークを提案する。 私たちの研究の重要な貢献は、バリデーション損失とシステムのチューニング可能なパラメータとの間に明確な関係を確立することです。 提案手法は, 通信エネルギー消費を最大77%削減し, 試料数で測定した検知コストを最大52%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T14:56:58Z)
• RE-POSE: Synergizing Reinforcement Learning-Based Partitioning and Offloading for Edge Object Detection [3.2805151494259563]
  エッジデバイス上でのリアルタイムオブジェクト検出は、その限られた計算リソースと、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの検出モデルの高要求により、大きな課題を呈している。 本稿では,リソース制約のあるエッジ環境における精度-遅延トレードオフを最適化するフレームワークであるRE-POSEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T10:56:45Z)
• Efficient Detection Framework Adaptation for Edge Computing: A Plug-and-play Neural Network Toolbox Enabling Edge Deployment [59.61554561979589]
  エッジコンピューティングは、時間に敏感なシナリオでディープラーニングベースのオブジェクト検出をデプロイするための重要なパラダイムとして登場した。 既存のエッジ検出手法では、軽量モデルによる検出精度のバランスの難しさ、適応性の制限、現実の検証の不十分といった課題に直面している。 本稿では,汎用的なプラグイン・アンド・プレイコンポーネントを用いてエッジ環境にオブジェクト検出モデルを適用するエッジ検出ツールボックス(ED-TOOLBOX)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T07:28:10Z)
• Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
  タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。 既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。 ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z)
• EdgeOL: Efficient in-situ Online Learning on Edge Devices [51.86178757050963]
  予測精度、微調整実行時間、エネルギー効率を最適化するエッジオンライン学習フレームワークであるEdgeOLを提案する。 実験結果から、EdgeOLは、全体の微調整実行時間を64%削減し、エネルギー消費を52%削減し、オンラインの即時学習戦略よりも平均推定精度を1.75%向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T02:41:05Z)
• Lyapunov-Driven Deep Reinforcement Learning for Edge Inference Empowered by Reconfigurable Intelligent Surfaces [30.1512069754603]
  本稿では,ワイヤレスエッジにおけるエネルギー効率,低レイテンシ,高精度な推論のための新しいアルゴリズムを提案する。 本稿では,新しいデータを一連のデバイスで連続的に生成・収集し,動的キューシステムを通じて処理するシナリオについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:46:42Z)
• FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance Tradeoffs [27.006082622843653]
  常にオンの監視カメラのような畳み込みニューラルネットワークの視覚応用は、エネルギー制約にとって重要である。 本稿では,2つの視点からエネルギーと性能のトレードオフに到達するための検出器を設計し,ベースラインとして機能することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T06:24:08Z)
• Towards AIOps in Edge Computing Environments [60.27785717687999]
  本稿では,異種分散環境に適用可能なaiopsプラットフォームのシステム設計について述べる。 高頻度でメトリクスを収集し、エッジデバイス上で特定の異常検出アルゴリズムを直接実行することが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T09:33:00Z)
• Energy Drain of the Object Detection Processing Pipeline for Mobile Devices: Analysis and Implications [77.00418462388525]
  本稿では、移動体拡張現実(AR)クライアントのエネルギー消費と、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく物体検出を行う際の検出遅延について、初めて詳細な実験を行った。 我々は,移動体ARクライアントのエネルギー分析を精査し,CNNによる物体検出を行う際のエネルギー消費に関するいくつかの興味深い視点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T00:32:07Z)
• Particle Swarm Optimized Federated Learning For Industrial IoT and Smart City Services [9.693848515371268]
  本研究では,局所機械学習モデルに対するハイパーパラメータ設定を最適化するために,PSOに基づく手法を提案する。 2つのケーススタディを用いて提案手法の性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-05T16:20:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。