W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Special issue on Distributed Intelligence at the Edge for the Future Internet of Things

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

Journal of Parallel and Distributed Computing

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 171

Typ artykułu

artykuł wstępny

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • cloud computing
  • edge computing
  • artificial intelligence
Streszczenie

EN Recent years have witnessed the proliferation of mobile computing and Internet-of-Things (IoT), where billions of mobile and IoT devices are connected to the Internet, generating zillions bytes of data at the network edge. Edge-Cloud Computing, a continuously emerging parallel & distributed computing paradigm, has received a tremendous amount of attention. By pushing data storage and computing closer to the network edge, edge computing has been widely recognized as a promising solution to meet the requirements of low latency, high scalability and energy efficiency. Edge intelligence, aiming to facilitate the deployment of neural networks on edge computing, has received significant attention, since hierarchical architecture of end devices proposes a possible solution to meet the high computation and low-latency requirement for the training and inference of AI algorithms. However, there are many challenges existing for novel designs of edge-cloud computing architectures for AI applications, and their co-optimization. On one hand, the high resource requirements of AI applications should be accommodated on a set of less powerful edge compute resources. Therefore, efficient, parallel & distributed and resource-conserving AI algorithms should be revisited in the edge-cloud computing environments . On the other hand, the system design should also support the efficient and scalable execution of AI algorithms, including efficient parallel & distributed execution mode, optimal scheduling strategies, etc.

Data udostępnienia online

20.10.2022

Strony (od-do)

157 - 162

DOI

10.1016/j.jpdc.2022.09.014

URL

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S074373152200209X?via%3Dihub

Impact Factor

3,8 [Lista 2022]

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.