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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 201 - 207 (7page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.5.201
이용수
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Edge Computing enables image-based inference in close proximity to end users and real-world objects.
However, since edge servers have limited computational and accelerator resources, efficient resource management is essential. In this paper, we present HeteroAccel system that performs optimal scheduling in Kubernetes platform based on available node and accelerator information for various inference requests. Our experiments showed 25.3% improvement in overall inference performance over the default scheduling scheme in edge computing environment in which four types of inference services are requested.
목차
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참고문헌 (12)
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J. Ren / 2020 / A Survey on End-Edge-Cloud Orchestrated Network Computing Paradigms : Transparent Computing, Mobile Edge Computing, Fog Computing, and Cloudlet / ACM Computing Surveys 52(6):1~36
X. Wang / 2020 / Convergence of Edge Computing and deep Learning : A Comprehensive Survey / IEEE Communications Surveys & Tutorials 22(2):869~904
Karbon 700
MK400-70
김세진 / 2020 / GPU 컨테이너 동시 실행에 따른 응용의 간섭 측정 프레임워크 설계 / KNOM Review 23(1):43~50
X. Wang / 2020 / Convergence of Edge Computing and deep Learning : A Comprehensive Survey / IEEE Communications Surveys & Tutorials 22(2):869~904
Karbon 700
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