智能终端深度学习计算卸载决策技术研究  

作　　者：崔思静 李宝荣[1] 潘碧莹 

机构地区：[1]中国电信股份有限公司研究院(广州)

出　　处：《广东通信技术》2022年第2期2-7,共6页Guangdong Communication Technology

摘　　要：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。

关 键 词：智能终端 深度学习 神经网络模型 计算卸载 协同计算 隐私安全 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.0[自动化与计算机技术—控制科学与工程]