Apr, 2019

基于边缘计算的智能视频监控系统分布式深度学习模型

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TL;DR本文提出了一种基于深度学习算法的分布式智能视频监控系统，并将其部署在边缘计算环境中，在边缘设备上进行任务级并行和模型级并行训练，从而实现了低延迟和精确的视频分析解决方案，同时实现了模型同步和工作负载平衡。实验结果表明，该分布式边缘计算架构可以提供弹性和可扩展的计算能力，并且提出的分布式智能视频监控系统可以高效地处理视频监控和分析任务。
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发现论文，激发创造
  • 云、移动和边缘环境中的分布式学习综述

    在深度学习、卷积神经网络和大型语言模型的时代，机器学习模型变得越来越复杂，需要大量的计算资源进行推理和训练。为了解决这个挑战，分布式学习已经成为一种关键方法，通过在各种设备和环境中进行并行化来实现。本调查研究对分布式学习的领域进行了探索，涵盖了云端和边缘设置。我们深入研究了数据和模型并行性的核心概念，研究了如何在不同维度和层次上对模型进行分割以优化资源利用和性能。我们分析了针对不同层类型的各种分割方案，包括全连接层、卷积层和循环层，突出了计算效率、通信开销和内存限制之间的权衡。这项调查研究通过比较和对比不同背景下的分布式学习方法，为未来的研究和发展提供了宝贵的见解。

    May, 2024

  • 使用志愿计算类范式的分布式深度学习

    利用异步 SGD 方法进行数据并行，利用可抢占式计算实例，设计了一种适用于志愿计算系统的分布式解决方案来进行深度学习训练，降低了 70-90% 的成本并提高了数据安全性。

    Mar, 2021

  • 分布式机器学习基于异构边缘系统

    提出 ADSP 参数同步方案，解决了分布式机器学习中参数同步与边缘设备的异构性问题，通过策略性地决定每个工作节点提交模型更新的时间点，不仅确保了全局模型收敛，而且加快了收敛速度。

    Nov, 2019

  • 边缘计算与深度学习的融合：一项全面调查

    该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。

    Jul, 2019

  • EdgeSync：通过自适应连续学习加速边缘模型更新以应对视频数据漂移

    通过使用远程服务器不断训练和调整轻量级模型，EdgeSync 筛选样本以考虑及时性和推理结果，从而提高实时视频分析系统的质量，并且通过测试数据集的评估，相比于现有方法提高了约 3.4%，相对传统方法提高了约 10%。

    Jun, 2024

  • 利用边缘计算实现实时视频分析通过自适应的时空语义过滤

    本文提出了一种新颖的边缘计算实时视频分析系统，包括跟踪辅助对象检测模块和感兴趣区域模块，在具有波动网络条件的情况下，通过无线网络将智能视觉设备连接到边缘服务器，通过基于深度 Q 网络的边缘处理方法和基于多臂赌博机的自适应配置选择方法来解决实时视频分析问题。通过大量的模拟实验评估了该解决方案的性能，并展示了其优势。

    Feb, 2024

  • 基于边缘网络服务的智能监控：从 Harr-Cascade、SVM 到轻量级 CNN

    使用边缘计算及轻量级卷积神经网络，能够在资源有限的情况下为实时人类监视提供可行的智能分析方案。

    Apr, 2018

  • 可重构分布式 FPGA 集群设计用于深度学习加速器

    基于低功耗的内嵌 FPGA 提出的分布式系统，可用于边缘计算应用，通过分布式调度优化深度学习负载以获得最佳性能，同时可以在多种配置下评估和管理神经网络工作负载。

    May, 2023

  • 基于边缘计算无缝协作的分布式深度学习推理加速

    本文研究了使用分布式卷积神经网络（CNN）在协作边缘计算中进行推理加速。我们考虑了分段分区时的感受野，以确保推理准确度。为了最大化通信和计算进程之间的并行性，从而最小化推理任务的总时间，我们设计了一种新颖的任务协作方案，称为 HALP。实验证明，HALP 可以使 VGG-16 中 CNN 推理的速度提高 1.7-2.0 倍，对于 4 个任务每批次的速度提高 1.7-1.8 倍，这优于最先进的 MoDNN 方案。此外，我们评估了时变信道下的服务可靠性，表明 HALP 是确保高服务可靠性的有效解决方案。

    Jul, 2022

  • 基于无人机互联网的深度学习目标跟踪边缘计算卸载优化

    利用卷积神经网络的视觉跟踪能力配合移动边缘计算，提出了一种新的层次分布式计算框架，将有限的计算资源和能量预算分配到无人机和移动边缘服务器上，以达到更高的推断精度和更低的计算成本。

    Aug, 2020