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边-端协作下基于早期退出机制的深度神经网络动态自适应分区
1
作者
丁男
王佳佳
+2 位作者
冀承慧
胡创业
许力
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第10期4005-4017,共13页
在工业智能化场景中,深度神经网络(DNN)的推理任务因有向无环图(DAG)复杂结构特性与动态资源约束,面临延迟与精度难以协同优化的挑战。现有方法多局限于链式DNN,且缺乏对网络波动与异构计算资源的自适应支持。为此,该文提出一种边-端协...
在工业智能化场景中,深度神经网络(DNN)的推理任务因有向无环图(DAG)复杂结构特性与动态资源约束,面临延迟与精度难以协同优化的挑战。现有方法多局限于链式DNN,且缺乏对网络波动与异构计算资源的自适应支持。为此,该文提出一种边-端协作下基于早期退出机制的DNN动态自适应分区框架(DAPDEE),通过边-端协作实现高精度低延迟推理。其核心创新如下:将链式与复杂DNN统一表征为DAG结构,为分区优化提供通用拓扑基础;基于多任务学习离线优化各层早期退出分类器,部署时仅需加载预训练模型参数,结合实时网络带宽、终端计算负载等指标,动态选择最优退出点与分区策略;通过逆向搜索机制联合优化延迟与精度,轻负载下最小化单帧端到端延迟,重负载下最大化系统吞吐量。实验表明,在CIFAR-10数据集与VGG16和AlexNet模型上,DAPDEE在CAT1/3G/4G网络中较Device-Only方法降低延迟达7.7%(重负载)与7.5%(轻负载),吞吐量提升9.9倍,且精度损失始终低于1.2%。该框架为智能制造、自动驾驶等时敏场景中DAG结构DNN的高效推理提供了理论与技术支撑。
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关键词
边缘
计算
深度神经网络分区
边-端协作
早期退出机制
边缘推理加速
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题名
边-端协作下基于早期退出机制的深度神经网络动态自适应分区
1
作者
丁男
王佳佳
冀承慧
胡创业
许力
机构
新疆师范大学计算机科学技术学院
大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室
字节跳动
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第10期4005-4017,共13页
基金
国家自然科学基金(62262066,62473071)
国家重点研发计划(2022YFB4500800)。
文摘
在工业智能化场景中,深度神经网络(DNN)的推理任务因有向无环图(DAG)复杂结构特性与动态资源约束,面临延迟与精度难以协同优化的挑战。现有方法多局限于链式DNN,且缺乏对网络波动与异构计算资源的自适应支持。为此,该文提出一种边-端协作下基于早期退出机制的DNN动态自适应分区框架(DAPDEE),通过边-端协作实现高精度低延迟推理。其核心创新如下:将链式与复杂DNN统一表征为DAG结构,为分区优化提供通用拓扑基础;基于多任务学习离线优化各层早期退出分类器,部署时仅需加载预训练模型参数,结合实时网络带宽、终端计算负载等指标,动态选择最优退出点与分区策略;通过逆向搜索机制联合优化延迟与精度,轻负载下最小化单帧端到端延迟,重负载下最大化系统吞吐量。实验表明,在CIFAR-10数据集与VGG16和AlexNet模型上,DAPDEE在CAT1/3G/4G网络中较Device-Only方法降低延迟达7.7%(重负载)与7.5%(轻负载),吞吐量提升9.9倍,且精度损失始终低于1.2%。该框架为智能制造、自动驾驶等时敏场景中DAG结构DNN的高效推理提供了理论与技术支撑。
关键词
边缘
计算
深度神经网络分区
边-端协作
早期退出机制
边缘推理加速
Keywords
Edge computing
Deep Neural Networks(DNN)partitioning
Edge-end collaboration
Early exit mechanism
Edge inference acceleration
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
边-端协作下基于早期退出机制的深度神经网络动态自适应分区
丁男
王佳佳
冀承慧
胡创业
许力
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
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