本論文では、次世代ウェアラブルアプリケーションの実現に向けた重要な技術動向と課題について検討している。
まず、超低消費電力AIアクセラレータの小型化、ウェアラブル向けAIモデルの爆発的な成長、ウェアラブルアプリケーションのAIへの移行といった3つの主要な技術動向を紹介する。これらの動向により、ウェアラブルデバイス間の協調が可能となり、ユーザーの状況に応じてセンシング、処理、情報提供を柔軟に行えるようになる。
一方で、これらの技術動向には、超低消費電力AIアクセラレータの記憶容量の制約、デバイス間の時間同期の課題、ヘテロジニアスかつ動的な実行環境への対応といった重要な課題が伴う。
これらの課題に対処するため、本論文では「Mojito」と呼ばれるAIネイティブランタイムを提案する。Mojitoは、ウェアラブルデバイスの動的なリソースを仮想化し、ヘテロジニアスなAIアクセラレータを効率的に協調させることで、次世代ウェアラブルアプリケーションの開発と展開を支援する。
具体的には、Mojitoは仮想コンピューティングスペースを提供し、アプリケーション開発者がデバイスの複雑性を意識せずにアプリケーションロジックを記述できるようにする。また、AIアクセラレータの動的な割り当てと最適化を行うオーケストレーション機能を備えている。
さらに、Mojitoの探索的な検討から、デバイス間の動的な認証や、オンボディAIの熱的快適性の確保といった新たな課題が明らかになった。これらの課題は、今後のMojitoの発展に向けた重要な研究テーマとなる。
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