
Edge AI 환경에서 다양한 블랙박스 배포 연산자(분할, 양자화, 조기 종료)와 배포 계층(모바일, 엣지, 클라우드)의 조합이 지연 시간과 모델 성능 간의 최적의 균형을 달성하는 데 도움이 될 수 있다.


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모델 배포 전략이 Edge AI의 지연 시간과 모델 성능에 미치는 영향



Edge AIでは、モバイル、エッジ、クラウドの各層にわたってブラックボックスモデルを展開することで、遅延とプライバシーの課題に対処できる。しかし、どの組み合わせの展開オペレータとティアを使用すれば、特定の遅延と性能要件を満たせるかは未解決の問題である。



画像分類・セグメンテーションモデルのEdge AI環境への展開における潜在的な遅延と性能への影響の分析
