本論文では、ニューロモーフィック無線デバイス-エッジ共同推論と呼ばれる新しいシステムソリューションを紹介する。このアーキテクチャでは、デバイス側にニューロモーフィックプロセッシングユニット(NPU)を搭載したスパイキングニューラルネットワーク(SNN)エンコーダを、エッジサーバー側に従来のディープラーニングモデルを持つ。デバイスはセンシング、処理、通信をニューロモーフィックハードウェアで行い、エッジサーバーはより多くのコンピューティングリソースを活用して推論を行う。
提案手法では、指向性情報ボトルネック(DIB)に基づく新しい設計基準を導入し、通信オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、エンドツーエンドの推論性能を最大化する。数値実験では、標準的なデータセットを用いて提案手法の有効性を検証し、従来手法に比べて高い精度と省電力性を示す。また、ロボット制御アプリケーションを対象とした初期的なテストベッド実装についても概説する。
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by Yuzhen Ke,Zo... alle arxiv.org 04-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01804.pdfDomande più approfondite