Jul, 2023

智能物联网服务的分布式雾服务器中的图神经网络

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TL;DR介绍了一个名为 Fograph 的分布式实时 GNN 推理框架，利用多个相邻的 IoT 数据源附近的多种多样的动态资源，通过引入健全的异构感知执行规划和特定于 GNN 的压缩技术来适应雾环境，从而显著优于最先进的云服务和雾部署。
graph neural networksfog computingiot-driven smart applicationsdistributed real-time gnn inference frameworkheterogeneity-aware execution planning
发现论文，激发创造
  • 边缘端的 GNN：在分布式边缘服务器上实现成本有效的图神经网络处理

    本文系统研究了多层异构边缘网络上的分布式图神经网络处理的成本优化，发现图神经网络的独特计算模式含有二次次模性质，在此基础上设计了基于图切割的迭代解法，并通过实验评估证明了其在成本降低、收敛速度等方面均具有优异性能。

    Oct, 2022

  • 深雾守护者：从边缘到云端的抗故障深度神经网络推断

    通过引入深度模型增强方案 deepFogGuard，我们提出了一个用于防止分布式深度神经网络 (DDN) 推理任务失败的模型，该模型使用分配的跳过超链接作为设计基础，并使用两个真实数据集进行了 extensive 的实验证明。

    Sep, 2019

  • 面向网络优化的雾计算分布式学习

    本文提出了一种网络感知分布式学习优化方法，使设备在成本和效益之间进行数据传输和处理决策，并通过测试数据集证明算法能够显著提高网络资源利用效率，同时不损害模型学习准确性。

    Apr, 2020

  • 跨节点联邦图神经网络用于时空数据建模

    提出了一种基于 Cross-Node Federated Graph Neural Network（CNFGNN）的联邦时空模型，旨在利用分布式数据的时空结构，对交通流量进行准确预测，并在交通流量预测任务中展示了其卓越的表现。

    Jun, 2021

  • 雾计算：分类、调查和未来方向

    本文介绍了物联网的大量分布式设备及传感器提出的需求，提出了更为接近设备和数据中心的雾计算模式，讨论了其挑战、特点和发展现状，构建了一套分类系统，并对现有研究进行了分析和总结，进一步提出了未来的研究方向。

    Nov, 2016

  • 揭秘雾计算：特征架构、应用和抽象化

    本文综述了边缘计算、雾计算和云计算生态系统中体系结构、应用和平台抽象的各个维度，从物理和应用移动性、隐私敏感性和新兴运行时环境等方面介绍了边缘和雾层的新颖能力。同时，我们基于各个领域的第一手实践介绍了相关 IoT 应用案例研究，并指出了 Fog computing 的潜力和现实之间的差距，并提出了需要克服的挑战，以使 Fog 计算成为一个可持续的解决方案。此外，本文可以帮助平台和应用程序开发人员填补 Fog 计算尚未成熟的差距。

    Feb, 2017

  • 异构图神经网络中的半分散式推理用于交通需求预测：一种边缘计算方法

    通过使用云端边缘多个中等大小和高吞吐量的通信网络，提出了一种半分散的方法，以改进出租车需求和供应量预测，该方法结合了集中和分散设置的最佳功能，并且对于出租车需求和供应预测具有 GNN-LSTM 算法的优势。

    Feb, 2023

  • SpreadGNN: 面向图神经网络的无服务器多任务联邦学习

    本研究提出 SpreadGNN，是一种新型的多任务联邦学习框架，能够在无中心服务器的情况下操作，使用一个具有收敛保证的新型优化算法 Decentralized Periodic Averaging SGD (DPA-SGD) 来解决分散式多任务学习问题，并在各种非独立同分布的分布式图层次 molecular property prediction 数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2021

  • 分布式图神经网络训练：综述

    这篇综述论文分析了分布式图神经网络训练的三个挑战以及通过四类优化技术解决这些挑战的方法：GNN 数据分区、GNN 批量生成、GNN 执行模式和 GNN 通信协议。最后，本文总结了现有的多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的分布式 GNN 系统，并就可伸缩 GNNs 的未来方向进行了讨论。

    Nov, 2022

  • HealthFog: 基于集成深度学习的智能医疗系统，用于在集成 IoT 和 Fog 计算环境中自动诊断心脏疾病

    提出一种名为 HealthFog 的集成深度学习的边缘计算框架，将其部署在自动心脏病分析的实际应用中，将医疗服务提供为雾计算服务，并使用 IoT 设备高效地管理心脏患者的数据。

    Nov, 2019