我们提出了一种基于强化学习的计算卸载解决方案，它可以在考虑首选深度学习模型选择技术的情况下学习最佳卸载策略，以最小化响应时间同时提供足够的准确性，我们的解决方案在 AWS 和 ARM 核心配置的多个实现中提供 35％的加速，并且最少仅有 0.9％的准确性降低，展示了我们在线学习框架在边缘计算及联云系统中编配深度学习推理的潜力。

Feb, 2022

本文提出了一种高效、灵活的 DNN 分区方法，通过迭代删除不重要的卷积层过滤器进行剪枝，从而减少移动设备的无线传输负担或总计算负担，并能够自动选择满足各种延迟和准确性要求的修剪过的模型。实验表明，与未剪枝的原始 DNN 模型相比，该框架在传输负载上可实现多达 25.6 倍的降低，总计算速度加快了 6.01 倍，端到端延迟降低了 4.81 倍。

Mar, 2019

本文介绍了在物联网环境中，将深度神经网络的推断任务在边缘和主机平台之间进行分区，并提出了通过特征空间编码来提高边缘平台的最大输入速率和 / 或降低边缘平台的能量消耗的方法。模拟结果表明，在卷积层的末端对 DNN 进行划分并配合特征空间编码能够显着提高能效和吞吐量。

Feb, 2018

本文研究无线网络中具备能量收割功能和多个 MEC 设备 (IoT) 的计算卸载，提出了基于强化学习的计算卸载框架，包括基于 Q-learning 的 hotbooting 计算卸载方案和基于 DQN 的快速计算卸载方案，针对不同的 MEC 场景给出了性能界限，并使用模拟结果验证算法效果。

Dec, 2017

本文提出了一种新的框架，叫做联合边缘智能（FEI），以评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力，从而使边缘服务器适时地请求足够训练令人满意的模型所需的数据。同时，本文引入了映射函数来评估边缘服务器的计算负载，最后采用基于 ADMM 的方法来优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的平均计算资源利用率。该文证明，所提出的算法不会泄露任何数据，也不会泄漏物联网网络的拓扑信息。仿真结果表明，FEI 框架可以在有限的牺牲模型收敛性能的情况下，显著提高物联网网络和边缘服务器的资源效率。

Nov, 2020

提出了 Edgent，这是一种协作和按需的 DNN 合作推理框架，其旨在通过在设备和边缘之间自适应地分配 DNN 计算来提高实时 DNN 推理的性能，并通过在适当的中间 DNN 层进行早期退出来加速 DNN 推理。

Jun, 2018

本文提出了一种新的协作智能友好型架构，通过将移动设备上计算的中间特征卸载到云端以降低需要发送到云端的数据量，使得在 ResNet-50 模型上，相比现有的云端计算方法，端到端延迟和移动能耗分别平均提高了 53 倍和 68 倍，而精度损失不到 2%。

Feb, 2019

本篇论文提出了一种用于合作、隐私保护分析的深度神经网络混合方法，使用边缘处理的思想，在保持效益的同时，有效减少了不必要、潜在敏感信息的级别。利用 Siamese 微调技术，可以确保用户设备只带有主任务所需的必要信息，并防止数据的二次推断。

Mar, 2017

本研究通过测量、预测和评分等三个方面的研究，揭示了边缘设备中深度学习的能量消耗特征，并设计了基于内核级能量数据集的边缘设备上的内核级能量预测器，最后引入了两个评分指标，旨在将复杂的边缘设备功耗和能量消耗数据转化为易于理解的形式，以推动边缘计算中的可持续发展思维。

Oct, 2023

该研究针对移动设备上的深度神经网络的推断，使用自适应模型划分的方法解决了通信延迟的问题，并对准确性进行了预测和校准，从而实现更可靠的推断决策。

Oct, 2020