典型文献
智能终端深度学习计算卸载决策技术研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
崔思静;李宝荣;潘碧莹
作者机构：
中国电信股份有限公司研究院(广州)
文献出处：
引用格式：
[1]崔思静;李宝荣;潘碧莹-.智能终端深度学习计算卸载决策技术研究)[J].广东通信技术,2022(02):2-7
A类：
B类：
智能终端,计算卸载决策,决策技术,软硬件架构,迭代升级,处理能力,能耗成本,协同计算,深度学习模型,用户隐私,隐私安全,DNN,统管,管线,分割点,搜索策略,系统仿真,真对,性能评估
AB值：
0.333141
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