יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

MANE: רשת תפוצה רב-דרך להעלאת רשתות עצביות על גבי גבול

MANE: A Multi-Path Adaptive Network for Edge Onloading of Deep Neural Networks
MANE היא רשת תפוצה רב-דרך שמאפשרת העלאת רשתות עצביות על גבול, תוך שמירה על תפוקה גבוהה ואמינות. הרשת משתמשת בארכיטקטורה רב-דרך כדי לאפשר סחרור דינאמי בין דיוק ותפוקה בזמן-ריצה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14660v1 Announce Type: cross Abstract: Split computing constitutes a widely used distributed inference approach, where a lightweight head model is onloaded onto the device and a heavier tail model resides on an edge server, leveraging the growing computational capabilities of modern System-on-Chips while alleviating server load. As intelligent indoor environments such as smart offices grow increasingly populated with diverse IoT devices, a single edge server must simultaneously assist multiple devices, each competing for the same shared inference resources. Without a principled mechanism to manage this shared load, the server is quickly overwhelmed, causing latency SLO violations and rendering server-assisted inference ineffective. In this work, we present MANE, a distributed in
קרא במקור המקורי