20、物联网设备上的智能推理技术解析

物联网设备上的智能推理技术解析

1. 物联网设备推理概述

物联网设备让计算变得普及、便捷且个性化，丰富了我们的日常生活，为各领域的应用和服务带来了新的可能。但网络条件的变化会影响用户体验，为应对这些挑战，研究人员正在探索结合本地和云资源进行卷积神经网络（CNN）推理的协作方法，旨在平衡利用云的计算能力和本地资源，以提高性能并降低延迟。

DL模型部署主要分为两个阶段：
- 模型训练 ：使用大量训练数据，通过反向传播算法确定最优模型参数值，此过程需要大量计算资源，通常离线进行。
- 模型推理 ：利用训练好的模型处理单个或连续输入数据，计算结果常需实时反馈给用户，因此计算时间和系统开销（如内存使用、能耗）是关键考虑因素。

推理是指在分散计算基础设施中的边缘设备或服务器上直接执行数据分析、决策程序及相关任务，减少对基于云的计算系统的依赖，为物联网设备带来诸多优势：
- 实时性 ：设备能在不依赖云连接的情况下立即做出决策并采取行动，通过在数据源附近本地处理数据，实现实时响应。
- 降低带宽 ：物联网设备可本地处理大量数据，减少延迟并节省带宽，在网络连接有限的情况下十分有利。
- 增强隐私 ：限制敏感数据传输到云，确保敏感信息仅保留在物联网设备中，降低潜在风险，强化隐私保护。
- 上下文感知决策 ：利用物联网设备的上下文数据（如传感器读数和设备特定信息），提高结果的准确性和相关性，实现智能、特定环境的决策，提