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Confidant: 基于协作边缘训练的定制 Transformer 语言模型
为了在手机等无线设备上进行自定义最先进的语言模型（LLM）的训练，我们提出了 Confidant，这是一个多后端协同训练框架。Confidant 将 LLM 划分为几个子模型，以适应手机设备的内存，同时开发了一个管道并行训练机制以确保快速和
PDF7 months ago
为灾害响应优化多视角三维重建的端到端延迟
以 BYOD 模型为基础，使用廉价的移动边缘设备（如无人机、机器人、平板电脑）进行复杂的视频分析应用，例如灾难现场的三维重建。本文通过设计延迟优化 MVS（多视点立体摄影）算法流水线，通过在协作移动边缘环境中运行该流水线来实现最佳平衡端到端
PDFa year ago
灵活的通讯压缩：面向异构移动边缘设备的能效联邦学习
本研究提出一种灵活的通信压缩控制方案，使得现代移动终端设备能够更加高效的参与大规模移动边缘设备的联合学习，进而在不影响学习性能的前提下节约能量消耗。
PDF4 years ago
CVPRNPAS：一种面向编译器的统一网络剪枝和架构搜索框架，用于超越实时移动加速
该研究提出了一种针对各种 DNN 层的精细结构修剪通用类别，并支持不同 DNN 和不同修剪方案的综合编译自动代码生成框架，进一步提出了一个编译器感知的网络修剪与架构搜索（NPAS) 方法，利用基于强化学习的元模型过程解决大规模搜索空间问题，
PDF4 years ago