Edgent：移动设备与边缘的协同推理

本文出自于论文Edge Intelligence: On-Demand Deep Learning Model Co-Inference with Device-Edge Synergy ，主要介绍了一种移动设备与边缘协同作用的DNN协同推理框架。

一、简介和相关工作

1. 在资源受限的移动设备上运行DNN会带来高能耗，而将DNNs卸载到云上执行时，由于无法控制长时间广域网延迟，其性能也难以预测。为了解决这些挑战，在本文中我们提出来Edgent，一个协同和按需的DNN协同推理框架，它将设备与边缘协同作用。Edgent包含两个关键点：（1）自适应地将DNN计算划分在设备和边缘之间的DNN分区，利用相邻的混合计算资源进行实时的DNN推理；（2）通过在适当的中间DNN层提前退出来加速DNN推理，从而进一步降低计算延迟。
2. DNN处理的传统方式是将移动设备生成的输入数据发送到云端进行处理，推理后将结果发送回移动设备。然而以云端为中心的方案，大量数据需要借助长时间的广域网数据传输来上传到云，导致高度端到端延迟和移动设备能耗。为了减轻以云为中心方法的延迟和能量瓶颈，一个更好的方案是利用新型的边缘计算范式，边缘计算支持低延迟和高效的DNN推理。
3. Edgent进一步结合了DNN分区和DNN的正确规模，通过在中间DNN层的早期退出来加速DNN推理。但是早期退出会导致部分精度损失，因此Edgent通过随需应变的方式联合优化DNN分区和正确规模。
4. 我们采取一种向外扩展的方案，来释放边缘和移动设备之间的协作优势智能，从而缓解终端设备的性能和能量瓶颈。在另一方面，DNN分区不足以满足关键任务应用程序的严格及时性要求。因此，我们进一步应用了DNN的大小调整方法来加速DNN推理。