複数エッジデバイスへのモデル並列による分散型ディープニューラルネットワークの通信の実装

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT19120

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2019/11/30

タイトル(英語): A parallel implementation of deep neural networks distributed over multiple edge devices

著者名: 大河 亮(有明工業高等専門学校),酒井 凌大(有明工業高等専門学校),ゴーチェ ロヴィック(有明工業高等専門学校)

著者名(英語): Ryo Okawa(National Institute of Technology, Ariake College),Ryota Sakai(National Institute of Technology, Ariake College),Lovic Gauthier(National Institute of Technology, Ariake College)

キーワード: ＩｏＴ|ディープニューラルネットワーク|エッジコンピューティング|Ｒｕｂｙ|分散処理|IoT|Deep Neural Networks|Edge Computing|Ruby|Distributed Processing

要約(日本語): 本研究は，IoTシステムの性能問題の取り組みとしてディープニューラルネットワークの分散実装を通して，エッジ側への処理の移行や通信におけるデータ量削減を目指す．そのため，Rubyで実装されたプロトタイプを紹介する．また，その評価として通信方法の重要性やDNNの実行方法との関係を示す．

要約(英語): This paper proposes a distributed implementation of deep neural networks (DNN) to tackle the performance issues of IoT systems by moving to the edges the workload and reducing the amount of data to transmit. For that purpose a prototype implemented in Ruby is presented. Its evaluation shows the importance of the method of transmission and its relationship to how the DNN is to be executed.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 587 Kバイト