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具有模型压缩的异构边缘设备上具有容错性的分布式推理
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了多种优化分布式深度神经网络计算的方法，包括CoEdge系统、adaComp算法和自适应工作负载分配，旨在提高边缘设备的计算效率、降低能耗和延迟，同时保持模型准确性。实验结果表明，这些方法在资源不足的情况下表现优异，适合工业物联网和实时推理应用。
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关键要点
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本研究提出了名为CoEdge的分布式深度神经网络计算系统，优化了边缘设备的计算和通信资源，降低能耗。
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adaComp算法结合了梯度选择和学习率调节，实现了模型数据压缩，减少了工人发送到服务器的数据量。
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通过实证研究，识别了ResNet中的可舍弃连接，提出了多目标优化问题，减少延迟并提高准确性。
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提出了Edgent框架，通过自适应分配DNN计算，提高实时推理性能，并加速DNN推理。
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提出了自适应工作负载分配方法，考虑边缘设备异构性，测试结果显示性能和准确度显著提升。
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研究了工业物联网中的协作深度神经网络推理问题，提出基于深度强化学习的算法以最小化服务延迟并保证准确性。
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延伸问答
CoEdge系统的主要功能是什么？
CoEdge系统优化了边缘设备的计算和通信资源，降低了能耗，支持异构边缘设备的协同深度神经网络计算。
adaComp算法如何实现模型数据压缩？
adaComp算法结合了梯度选择和学习率调节，减少了工人发送到服务器的数据量，同时保持模型精度。
自适应工作负载分配方法的优势是什么？
自适应工作负载分配方法考虑了边缘设备的异构性，显著提升了性能和准确度，平均性能提升41.52%。
Edgent框架的目的是什么？
Edgent框架旨在通过自适应分配DNN计算，提高实时推理性能，并加速DNN推理。
研究中如何提高工业物联网中的推理性能？
研究提出了一种基于深度强化学习的算法，优化了设备的采样率、推理任务卸载和边缘计算资源分配，以最小化服务延迟并保证准确性。
在资源不足的情况下，如何优化ResNet的计算？
通过实证研究，识别可舍弃的连接，并提出多目标优化问题，以减少延迟并提高准确性。
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