DS-Net 提出边云协同推理动态切分网络
原文标题：DS-Net: A Dynamic Split Network for Edge-Cloud Collaborative Inference
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现有边云协同推理需为不同切分点加载不同模型，切换慢且存储开销大。研究提出 DS-Net，在单一模型内支持多切分点动态切换，并设计分层补偿机制缓解特征分布偏移与信息损失。实验显示内存开销降低 74.6%，切换达毫秒级，在 10 Mbps 带宽下精度提升 1.2%、延迟降低 42.5%、吞吐提升 1.8 倍。
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DS-Net单模型内动态切换切分点，内存降74.6%、延迟降42.5%
- •针对现有边云协同推理需为不同切分点加载不同模型、切换慢且边缘存储开销大的问题
- •在单一模型内支持多切分点动态选择，降低存储、内存与切换开销，切换达毫秒级
- •分层补偿机制：局部对齐校准各切分点解码特征分布，任务特定全局补偿恢复任务相关信息
- •10 Mbps带宽下精度提升1.2%、延迟降低42.5%、吞吐提升1.8倍，内存开销降低74.6%
为什么重要：把切分点切换从「换模型」变成「模型内切换」，对带宽与边缘存储受限场景下的协同推理部署有直接工程价值。
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