Select Language

Uchambuzi wa Miundo ya AI kwa Upakiaji Bora wa Hesabu katika Mfumo Tofauti wa AI ya Kingo

Utafiti wa kuweka wasifu wa miundo ya AI ili kuboresha upakiaji wa hesabu katika mifumo tofauti ya AI ya Kingo kwa mitandao ya 6G, ukilenga utabiri wa rasilimali na upangilio wa kazi.
aicomputetoken.org | PDF Size: 1.1 MB
Rating: 4.5/5
★ ★ ★ ★ ★
Kipimo chako
Umekipima hati hii tayari
PDF Document Cover - Profiling AI Models for Efficient Computation Offloading in Heterogeneous Edge AI Systems
Tazama Waraka wa PDF Pakua PDF Tafsiri PDF
Nyumbani » Documentation » Uchambuzi wa Miundo ya AI kwa Upakiaji Bora wa Hesabu katika Mfumo Tofauti wa AI ya Kingo

Jedwali la Yaliyomo

Utangulizi

Ukuaji wa haraka wa matumizi ya mwisho ya AI, kama vile utambuzi wa picha wa papo hapo na AI ya uzalishaji, umesababisha mahitaji makubwa ya data na usindikaji ambayo mara nyingi huzidi uwezo wa vifaa. Edge AI inakabiliana na changamoto hizi kwa kuhamisha usindikaji kwenye ukingo wa mtandao, ambapo usindikaji wa AI unaohimizwa na vifaa unaweza kutokea. Mbinu hii ni muhimu kwa AI na RAN, sehemu kuu ya mitandao ya baadaye ya 6G kama ilivyoelezwa na Muungano wa AI-RAN. Katika 6G, ushirikiano wa AI katika vifaa vya ukingo-RAN na ukingo-mkubwa utasaidia usambazaji bora wa data na mbinu za usambazaji wa AI, kuimarisha faragha na kupunguza ucheleweshaji kwa matumizi kama vile Metaverse na upasuaji wa mbali.

Licha ya faida hizi, Edge AI inakabiliana na changamoto. Upungufu wa rasilimali kwenye ukingo unaweza kuzuia utendaji wakati wa upakiaji wa wakati mmoja. Zaidi ya hayo, dhana ya usanidi wa homogeneous wa mfumo katika fasihi iliyopo haiwezekani, kwani vifaa vya ukingo hutofautiana sana kwa kasi na usanidi wa wasindikaji (k.m., 1.5GHz dhidi ya 3.5GHz, au X86 dhidi ya ARM), na hii inaathiri usindikaji wa kazi na matumizi ya rasilimali.

Ramani ya Utafiti

Mwongozo wetu wa utafiti unalenga uchambuzi wa miundo ya AI ili kuboresha upakiaji wa hesabu katika mifumo tofauti ya AI ya ukingo. Mchakato huo unajumuisha usanidi wa mfumo, uchambuzi wa muundo wa AI, mafunzo ya muundo uliosambazwa, sera za upakiaji, na upangilio wa kazi.

2.1 Uchambuzi wa Mfumo wa Akili Bandia wa Ndani

Hatua hii inachambua jia mienendo ya kifaa na sifa za mfumo zinavyoathiri utendaji wa mfumo wa akili bandia katika usanidi mbalimbali wa vifaa vya kompyuta. Lengo ni kugundua uhusiano kati ya mambo kama vile aina za mifumo ya akili bandia (MLP, CNN), vigezo vya usanidi (kiwango cha kujifunza, kirekebisha), maelezo ya vifaa vya kompyuta (usanidi, FLOPS), na sifa za seti ya data (ukubwa, ukubwa wa kundi), na athari zake kwa usahihi wa mfumo, matumizi ya rasilimali, na muda wa kukamilisha kazi.

2.2 Utabiri wa Rasilimali na Muda

Kwa kutumia data ya usimulizi, tunatabiri mahitaji ya rasilimali na nyakati za kukamilisha kazi ili kuwezesha uratibu bora katika nodi za ukingoni. Mbinu kama XGBoost hutumiwa kufikia usahihi wa juu wa utabiri.

2.3 Task Offloading and Scheduling

Kulingana na utabiri, kazi hupelekwa na kupangiliwa ili kuboresha mgawo wa rasilimali na kuimarisha utendaji wa Edge AI katika mazingira tofauti.

3. Technical Details

3.1 Mathematical Formulations

Fomula muhimu zinajumuisha NRMSE ya kawaida kwa usahihi wa utabiri: $NRMSE = \frac{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}}{y_{\max} - y_{\min}}$, ambapo $y_i$ ni thamani halisi, $\hat{y}_i$ ni thamani iliyotabiriwa, na $y_{\max} - y_{\min}$ ni anuwai ya thamani halisi. Matumizi ya rasilimali yanaonyeshwa kama $R = f(M, H, D)$, ambapo $M$ ni aina ya modeli, $H$ ni maelezo ya vifaa, na $D$ ni sifa za seti ya data.

3.2 Code Implementation

Pseudocode kwa mchakato wa uprofaili:

def ai_model_profiling(model_type, hyperparams, hardware_specs, dataset):

4. Matokeo ya Kijaribio

Majaribio ya awali yalihusisha zaidi ya mkimbio 3,000 na usanidi tofauti. Kwa kutumia XGBoost kutabiri, tulipata RMSE sanifu ya 0.001, maboresho makubwa ikilinganishwa na MLP zenye vigezo zaidi ya milioni 4. Hii inaonyesha ufanisi wa mbinu yetu ya upigaji picha katika kuimarisha mgawo wa rasilimali na kuboresha utendaji wa Edge AI.

Kielelezo 1 kinaonyesha njia ya utafiti, ikionyesha mtiririko kutoka kwa usanidi wa mfumo wa kifaa hadi kuweka ratiba ya kazi, ukionyesha ushirikishwaji wa data ya wasifu katika sera za upakuaji mzigo.

5. Uchambuzi wa Asili

Utafiti huu unaonyesha maendeleo muhimu katika Edge AI kushughulikia tofauti za vifaa vyeo kupitia uchambuzi wa kina wa mifano ya AI. Mbinu hii inalingana na dhamira ya Muungano wa AI-RAN kwa mitandao ya 6G, ambapo upakiaji mzigo wa hesabu kwa ufanisi ni muhimu kwa matumizi yanayohitaji usahihi wa wakati kama magari yanayojitegemea na ukweli ulioongezwa. Matumizi ya XGBoost kutabiri rasilimali, yakiwafikia RMSE sanifu ya 0.001, yanavuka mbinu za kawaida kama MLPs, sawa na maboresho yaliyoonekana katika CycleGAN kwa kazi za tafsiri ya picha (Zhu et al., 2017). Ufanisi huu ni muhimu kwa mifumo ya wakati halisi ambapo vikwazo vya rasilimali ni muhimu, kama ilivyoainishwa katika tafiti za IEEE Edge Computing Consortium.

Mbinu ya uchanganuzi wa sifa inashikilia utegemezi kati ya vigezo vya mfano, maelezo ya vifaa, na viashiria vya utendaji, na kurahisisha upangaji utabiri. Hii inafanana na mbinu za kujifunza kwa nguvu katika mifumo iliyosambazwa, kama zile zilizochunguzwa na Google Research kwa uboreshaji wa kituo cha data. Hata hivyo, mwelekeo kwa mazingira ya makali ya chuma-chuma huongeza kiwango cha ugumu kwa sababu ya kutofautiana kwa vifaa, ambayo mara nyingi hupuuzwa katika mifumo ya AI ya wingu homogeneous. Ushirikiano na miundombinu ya 6G unaahidi kuboresha faragha na kupunguza ucheleweshaji, na kuunga mkono matumizi mapya kama vile Metaverse. Kazi ya baadaye inaweza kuchunguza ushirikiano wa kujifunza kwa shirikisho, kama ilivyopendekezwa na Konečný et al. (2016), ili kuboresha zaidi faragha ya data huku ukidumisha usahihi wa uchanganuzi wa sifa.

Kwa ujumla, utafiti huu unajaza pengo katika fasihi ya AI ya Makali kwa kutoa suluhisho linaloweza kupanuliwa kwa mifumo tofauti-tofauti, lenye athari zinazowezekana kwa uanzishaji wa kiwango cha 6G na mifumo ya kompyuta ya makali. Matokeo ya kimajaribio kutoka kwa kukimbia 3,000 yanathibitisha mbinu hiyo, na kuweka msingi wa upakiaji wa kukabiliana katika mazingira ya nguvu.

6. Matumizi na Mwelekeo wa Baadaye

Matumizi ya baadaye yanajumuisha uzoefu ulioboreshwa wa Metaverse, ufuatiliaji wa afya ya mbali, na mkusanyiko wa drone huru. Mielekeo inajumuisha kuunganisha kujifunza kwa shirikishi kwa faragha, kutumia ukataji wa mtandao wa 6G kwa mgawo wa rasilimali zinazobadilika, na kupanua uprofaili kujumuisha usanifu wa kinachojitegemea cha kompyuta.

7. References

  1. AI-RAN Alliance. (2023). AI-RAN Working Groups. Retrieved from https://ai-ran.org/working-groups/
  2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
  3. Konečný, J., McMahan, H. B., Yu, F. X., Richtárik, P., Suresh, A. T., & Bacon, D. (2016). Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency. arXiv preprint arXiv:1610.05492.
  4. IEEE Edge Computing Consortium. (2022). Edge Computing Standards and Practices. Retrieved from https://www.ieee.org