研究人员开发了一个框架，用于利用边缘地区未充分使用的AI计算资源。该方法使用神经架构搜索方法将传统计算任务转换为神经网络模型。然后，在AI芯片空闲期间运行这些近似模型，并通过运行时调度程序进行管理，以确保主要AI工作负载不受影响。实验表明，该策略显著提高了各种边缘处理任务的性能。 AI
影响 这项研究可能导致边缘AI硬件的更有效利用，从而降低AI驱动的物联网设备的成本并提高其性能。
排序理由 该集群描述了一篇提出新AI计算框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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