2022-06-04-清华大学-智能边缘计算_让智能无处不在_74页_5mb

以下是报告内容的分析总结：

报告介绍了智能边缘计算的发展，强调了计算范式从集中式向分布式和智能云+边缘的转变，以应对 edges 设备数据爆炸（如智能摄像头、自动驾驶汽车）带来的需求。核心目标包括降低延迟和成本，同时提高可用性和隐私保护。内容讨论了AI模型在边缘设备上的优化，例如考虑硬件特性（如Conv卷积操作、Kernel大小的性能差异），并针对INT8量化、样本选择、数据流量不平衡等问题进行了创新性研究。具体包括工具如nn-Meter实现准确延迟预测、AsyMo优化CPU利用率、Sparseflow利用稀疏性加速模型，以及研究方向涉及AI/ML/DL算法、硬件效率和绿色计算。总体上，边缘计算通过边缘AI赋能多样设备，实现了高效、安全的智能部署。