【摘 要】
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随着AI芯片软硬件架构的迭代升级,智能终端的AI处理能力日益增强.但由于终端自身资源的局限性,使终端AI应用仍存在着严格的计算、内存和能耗成本限制.设备协同计算的概念应运而生.重点研究智能终端深度学习模型计算决策技术,结合智能终端技术栈特性与用户隐私安全深入研究了DNN计算卸载系统管线,并提出一种适合智能终端AI应用落地的模型潜在分割点搜索策略,通过系统仿真对其进行性能评估.
【机 构】
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中国电信股份有限公司研究院(广州)
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随着AI芯片软硬件架构的迭代升级,智能终端的AI处理能力日益增强.但由于终端自身资源的局限性,使终端AI应用仍存在着严格的计算、内存和能耗成本限制.设备协同计算的概念应运而生.重点研究智能终端深度学习模型计算决策技术,结合智能终端技术栈特性与用户隐私安全深入研究了DNN计算卸载系统管线,并提出一种适合智能终端AI应用落地的模型潜在分割点搜索策略,通过系统仿真对其进行性能评估.
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