移动边缘网络中深度学习任务卸载方案

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：rayasoft

【摘要】

：

为了缓解网络带宽的压力、降低网络延迟,克服移动设备资源匮乏等问题,推动深度学习应用在移动终端的部署,提出一个基于移动边缘计算的深度学习任务卸载方案。基于深度神经网络专用加速芯片Eyeriss的架构,对深度学习任务的计算功耗进行建模,提出了一个基于混合?_1/?_2范数诱导的三阶段组稀疏波束成形(group sparse beamforming, GSBF)框架,通过对计算任务优先级的精心设计,尽可

【作者】

：

尹高石远明

【机构】

：

中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学,上海科技大学

【出处】

：

重庆邮电大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

移动边缘计算深度学习组稀疏波束成形(GSBF) 交替方向乘子法计算任务分配 mobile edge computingdeep learninggroup

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61601290),上海市青年科技英才扬帆计划项目(16YF1407700)

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