边缘计算综述

文章目录

      • 优势
      • 发展
      • 边缘计算模型训练
      • 模型推断
      • 现状及展望

边缘计算(Endge computing),同边缘智能(Edge intelligence,EI),指将人工智能算法从传统的云计算中心转移到网络边缘的终端设备。本文搬运自【Edge Intelligence: Paving the Last Mile of ArtificialIntelligence with Edge Computing(Zhi Zhou, Xu Chen, En Li, Liekang Zeng, Ke Luo, Junshan Zhang)】

优势

  1. 终端生成的大量数据需要人工智能来有效挖掘数据价值
  2. 深度学习驱动要素: algorithm, hardware, data and application scenarios,而网络边缘为大量数据源头,可见终端设备需要与人工智能有效结合,两者相互促进。
  3. 边缘计算减少敏感数据在网络中的传输,提高隐私安全性。

发展

  1. 边缘计算六层划分:
    其中Cloud-edge指边缘设备的部分数据交给云计算中心处理,In-edge指部分数据交给邻近的边缘设备协同处理(数据传输距离缩减),On-device指在设备单机处理。
    边缘计算综述_第1张图片 这六层又可以根据模型训练设备划分为三层

边缘计算模型训练

  1. 架构:中心化、去中心化、混合
  2. 评价指标:训练损失、一致性(去中心化架构下各个终端模型一致性)、私密性、数据交换代价、延迟、能源效率。
  3. 目前边缘计算训练有如下解决方案:
    边缘计算综述_第2张图片

模型推断

边缘计算受限于设备性能及能耗问题,前辈们提出了如下解决方案。
边缘计算综述_第3张图片挑战:各种各样的方案,使得应用场景下模型配置参数十分复杂,庞大的搜索空间难以找到最优应用方案。

现状及展望

  • 工业现状:亚马逊、谷歌、微软等都建立了边缘计算相关平台,但目前这些平台都依赖于云数据中心。
  • 平台与框架的展望
    1. EI平台建设需要较强的兼容性,以满足多样化的模型需求
    2. 兼容各种深度学习框架的模型
    3. 当前有多种边缘设备专用编程框架(tensorflow Lite, Caffe2, MXNet),但没有哪一种优于其他框架,未来需要一款更优的框架。
  • 需要对计算资源更友好的模型

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