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CDMPP：一种适用于张量程序的设备模型无关框架的延迟预测
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内容提要
AccEPT是一种用于加速边缘协同流水线-并行训练的方案，包括自适应延迟预测器和高效的数据压缩方案。实验结果显示，AccEPT能够将边缘流水线并行训练速度提高到原来的3倍。
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关键要点
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AccEPT是一种用于加速边缘协同流水线-并行训练的方案。
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方案包括轻量级自适应延迟预测器，用于准确估计不同设备上每一层的计算延迟。
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自适应延迟预测器通过连续学习适应未见过的设备，以实现更好的模型划分。
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提出了一种位级计算高效的数据压缩方案，以压缩训练过程中需要传输的数据。
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实验结果表明，AccEPT能够将边缘流水线并行训练速度提高到原来的3倍。
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