Moving deep learning to the edge
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.21/11717 |
Resumo: | Este trabalho foi financiado pelo Concurso Anual para Projetos de Investigação, Desenvolvimento, Inovação e Criação Artística (IDI&CA) 2019 do Instituto Politécnico de Lisboa. Código de referência IPL/2019/inCNeuraINet_ISEL |
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Moving deep learning to the edgeArtificial intelligenceDeep learningDeep neural networkEdge computingEste trabalho foi financiado pelo Concurso Anual para Projetos de Investigação, Desenvolvimento, Inovação e Criação Artística (IDI&CA) 2019 do Instituto Politécnico de Lisboa. Código de referência IPL/2019/inCNeuraINet_ISELDeep learning is now present in a wide range of services and applications, replacing and complementing other machine learning algorithms. Performing training and inference of deep neural networks using the cloud computing model is not viable for applications where low latency is required. Furthermore, the rapid proliferation of the Internet of Things will generate a large volume of data to be processed, which will soon overload the capacity of cloud servers. One solution is to process the data at the edge devices themselves, in order to alleviate cloud server workloads and improve latency. However, edge devices are less powerful than cloud servers, and many are subject to energy constraints. Hence, new resource and energy-oriented deep learning models are required, as well as new computing platforms. This paper reviews the main research directions for edge computing deep learning algorithms.MDPIRCIPLVéstias, MárioDuarte, Rui PolicarpoDe Sousa, JoseNeto, Horácio C2020-05-26T12:54:42Z2020-052020-05-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/11717engVÉSTIAS, Mário P.; [et al] – Moving deep learning to the edge. Algorithms. ISSN 1999-4893. Vol. 13, N.º 5 (2020), pp. 1-331999-489310.3390/a13050125info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-08-03T10:03:16Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/11717Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:19:55.294174Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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