Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐIện toán cộng tác Edge-Cloud về trí tuệ phân tán và tối ưu hóa mô hình: Một khảo sát

Created by
  • Haebom

Tác giả

Jing Liu, Yao Du, Kun Yang, Jiaqi Wu, Yan Wang, Xiping Hu, Zehua Wang, Yang Liu, Peng Sun, Azzedine Boukerche, Victor CM Leung

Phác thảo

Bài báo này khảo sát toàn diện mối quan hệ giữa trí tuệ phân tán và tối ưu hóa mô hình trong Điện toán Cộng tác Biên-Đám mây (ECCC). ECCC là một mô hình cốt lõi tích hợp tài nguyên đám mây và thiết bị biên để đáp ứng nhu cầu điện toán của các ứng dụng thông minh hiện đại. Bài báo cung cấp hướng dẫn có hệ thống về kiến trúc cơ bản, các công nghệ hỗ trợ và các ứng dụng mới nổi. Bài báo phân tích các phương pháp tối ưu hóa mô hình như nén mô hình, thích ứng và tìm kiếm kiến trúc nơ-ron, cũng như các chiến lược quản lý tài nguyên dựa trên AI giúp cân bằng các yêu cầu về hiệu suất, hiệu quả năng lượng và độ trễ. Hơn nữa, bài báo khám phá các khía cạnh quan trọng của việc nâng cao quyền riêng tư và bảo mật trong các hệ thống ECCC và xem xét các triển khai thực tế trên nhiều ứng dụng khác nhau trong lĩnh vực lái xe tự động, chăm sóc sức khỏe và tự động hóa công nghiệp. Thông qua các kỹ thuật phân tích hiệu suất và đánh giá chuẩn, bài báo thiết lập các tiêu chuẩn đánh giá cho các hệ thống phức tạp này. Bài báo cũng đề xuất các hướng nghiên cứu quan trọng, bao gồm triển khai LLM, tích hợp 6G, điện toán hình thái thần kinh và điện toán lượng tử, đồng thời cung cấp lộ trình để giải quyết vấn đề quản lý tính không đồng nhất, xử lý thời gian thực và khả năng mở rộng.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cung cấp hiểu biết toàn diện về kiến trúc, công nghệ và ứng dụng của hệ thống ECCC.
◦
Cung cấp phân tích chuyên sâu về tối ưu hóa mô hình và chiến lược quản lý tài nguyên dựa trên AI.
◦
Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật trong hệ thống ECCC.
◦
Chúng tôi nghiên cứu việc triển khai ECCC trong thực tế ở nhiều ứng dụng khác nhau.
◦
Nó gợi ý các hướng nghiên cứu trong tương lai như triển khai LLM, tích hợp 6G, điện toán hình thái thần kinh và điện toán lượng tử.
◦
Chúng tôi trình bày một kỹ thuật đánh giá chuẩn để đánh giá hiệu suất của các hệ thống ECCC.
•
Limitations:
◦
Vì bài báo là một cuộc khảo sát nên có thể thiếu phân tích chuyên sâu về các công nghệ hoặc phương pháp cụ thể.
◦
Do sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ mới, những phát triển mới có thể xảy ra sau khi một bài báo được xuất bản.
◦
Có thể thiếu thảo luận chi tiết về những khó khăn hoặc thách thức cụ thể liên quan đến việc triển khai và thực hiện thực tế.
👍
Made with Slashpage