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学界 | 密歇根州立大学提出NestDNN:动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

机器之心  · 公众号  · AI  · 2018-10-18 12:49
选自dl.acm.org作者:Biyi Fang、Xiao Zeng、Mi Zhang机器之心编辑部本文介绍了由密歇根州立大学开发的移动端深度学习框架 NestDNN。该框架应用了研究者提出的多容量模型生成方法,可以动态地在多模型并行推断过程中,通过准确率-资源权衡选择合适容量的模型;NestDNN 可以最大化所有并行应用程序的性能,并且明显优于在移动端部署压缩模型的静态权衡方案。论文:NestDNN: Resource-Aware Multi-Tenant On-Device Deep Learning for Continuous Mobile Vision论文地址:https://www.egr.msu.edu/~mizhang/papers/2018_MobiCom_NestDNN.pdf摘要:智能手机、无人机、增强现实(AR)头戴设备等移动视觉系统正在改变我们的生活。这些系统通常需要同时运行多个应用,由于开启新应用、关闭现有应用和应用优先级改变等原因 ………………………………

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