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Dynamic Pricing of On-Demand Deep Neural Network Inference in the Edge Artificial Intelligence Market
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内容提要
本研究提出了一种基于拍卖的边缘推理定价机制（AERIA），有效解决了深度神经网络推理服务的个性化需求与收益激励之间的矛盾。实验结果表明，AERIA在收益最大化方面显著优于其他方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于拍卖的边缘推理定价机制（AERIA）。
- AERIA有效解决了深度神经网络推理服务的个性化需求与收益激励之间的矛盾。
- 通过多维优化问题，AERIA实现收益最大化，提升按需推理的加速效果。
- 实验结果表明，AERIA在收益最大化方面显著优于其他方法。
- AERIA展示了其在边缘人工智能市场中的有效性。
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