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System-on-Chips
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MANE框架提升多设备边缘AI推理能力
研究人员开发了MANE，一个新颖的分布式推理框架，旨在提高深度神经网络边缘卸载的效率。该系统通过采用多路径尾部架构，在运行时动态调整精度-吞吐量权衡，解决了边缘服务器支持多个并发设备的挑战。MANE在为多达40个设备满足延迟服务水平目标（SLOs）方面表现出80%的成功率，优于现有方法，并保持比设备端替代方案更高的准确性。
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Para-Pipe 框架优化片上系统（SoC）上的机器学习图性能
研究人员开发了 Para-Pipe，一个新颖的层级映射框架，旨在优化异构片上系统（SoC）上机器学习计算图的性能。该框架通过在流水线架构中集成级内和级间算子并行性，解决了吞吐量和延迟之间的平衡挑战。在 Amlogic 和 Black Sesame Technology SoC 上的评估表明，Para-Pipe 可以显著降低通信开销并提高能效，与传统的流水线和非流水线并行执行方法相比，吞吐量优化配置显示出显著的优势。