9、设备端协同推理与边缘计算卸载：高效算法与系统设计

设备端协同推理与边缘计算卸载：高效算法与系统设计

在当今的移动计算和人工智能领域，设备端协同推理和边缘计算卸载是两个关键的研究方向。设备端协同推理旨在解决设备间通信挑战，通过优化算法提高自由度（DoF）；而边缘计算卸载则是为了满足移动应用不断增长的计算需求，减轻云计算的通信负担。下面将详细介绍相关算法和系统设计。

设备端协同推理算法

1. DC-Nuc算法的局限
   • 基于核范数和Ky Fan k - 范数差异的DC方法虽能提升诱导低秩解的性能，但每次迭代都需解决核范数最小化问题，导致计算复杂度高。其算法迭代公式为：
     [Y[t] \in \partial|||X_t||| k]
     [X[t + 1] = \arg\inf {X\in\mathcal{X}} {|X|_* - \langle X, Y[t] \rangle: A(X) = b}]
2. 计算高效的DC方法
   • Ky Fan 2 - k范数定义 ：对于矩阵 (X \in \mathbb{C}^{D\times D})，其Ky Fan 2 - k范数定义为最大k个奇异值平方和的平方根，即：
     [|||X||| {k,2} = \sqrt{\sum {i = 1}^{k} \sigma_i^2(X)}]
   • 秩函数的DC表示 ：通过该定义，得到秩函数的DC表示：
     [rank(X) =