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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제42권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
658 - 668 (0page)

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In edge computing, most procedures, including data collection, data processing, and service provision, are handled at edge nodes and not in the central cloud. This decreases the processing burden on the central cloud, enabling fast responses to end‐device service requests in addition to reducing bandwidth consumption. However, edge nodes have restricted computing, storage, and energy resources to support computation‐intensive tasks such as processing deep neural network (DNN) inference. In this study, we analyze the effect of models with single and multiple local exits on DNN inference in an edge‐computing environment. Our test results show that a single‐exit model performs better with respect to the number of local exited samples, inference accuracy, and inference latency than a multi‐exit model at all exit points. These results signify that higher accuracy can be achieved with less computation when a single‐exit model is adopted. In edge computing infrastructure, it is therefore more efficient to adopt a DNN model with only one or a few exit points to provide a fast and reliable inference service.

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C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern. Recogn :1~9 google schola A. van den Oord / 2016 / WaveNet: A generative model for raw audio / Proc. ISCA Speech Synthesis Workshop google schola D. Wang / 2015 / A long short-term memory model for answer sentence selection in question answering / Proc. Annu. Meeting Ass. Comput. Linguistics Int. Joint Conf. Natural Language Process :707~712 google schola 김미정 / 2019 / Supervised learning‐based DDoS attacks detection: Tuning hyperparameters / ETRI Journal 41(5):560~573 Crossref D. Reinsel / 2018 / The digitization of the world from edge to core :1~28 google schola

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