Resumen

Con el desarrollo de la informática en el borde móvil (MEC), cada vez se despliegan más servicios y aplicaciones inteligentes basados en redes neuronales profundas en dispositivos móviles para satisfacer las diversas y personalizadas necesidades de los usuarios. Desafortunadamente, desplegar e inferir modelos de aprendizaje profundo en dispositivos con recursos limitados es un desafío. El método tradicional basado en la nube generalmente ejecuta el modelo de aprendizaje profundo en el servidor en la nube. Dado que una gran cantidad de datos de entrada debe transmitirse al servidor a través de WAN, esto causará una gran latencia de servicio. Esto es inaceptable para la mayoría de las aplicaciones actuales sensibles a la latencia y con intensidad computacional. En este artículo, proponemos Cogent, un marco de ejecución que acelera la inferencia de redes neuronales profundas a través de la sinergia dispositivo-borde. En el marco de Cogent, se divide en dos etapas de operación, incluida la etapa de poda y partición automática y la etapa

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Desarrollo; Computación móvil en los bordes; Redes neuronales profundas; Dispositivos con recursos limitados; Método basado en la nube; Marco Cogent
• Keywords:Development; Mobile edge computing; Deep neural networks; Resource-constrained devices; Cloud-based method; Cogent framework