meineki.news Logo
meineki.news
KI News. Verstehen, was wichtig wird.
Anmelden
Suche

Finde Modelle, Firmen und Themen

Suche im News-Archiv nach Themen, die du dauerhaft verfolgen willst.

Ergebnisse für “IoT-Geräte”
Forschung

<p>Mit dem rasanten Wachstum von IoT-Geräten und latenzsensiblem Computing steigt der Bedarf an Echtzeit- und energieeffizienter Verarbeitung, was herkömmliche Cloud‑Architekturen stark belastet.</p> <p>Mobile Edge Computing (MEC) entlastet die Cloud, indem Rechenaufgaben näher an den Endnutzer ausgelagert werden. Doch die begrenzten Rechenressourcen, die nicht kontinuierliche Stromversorgung (z. B. batteriebetriebene Knoten) und die stark dynamische Systemlandschaft der Edge‑Server erschweren eine effizien
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Hetero-SplitEE: Split Learning mit Early Exits für heterogene IoT-Geräte</h1> <p>Mit der stetigen Vergrößerung von Deep‑Learning‑Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung für das Training. Distributed‑Learning‑Ansätze wie Federated Learning und Split Learning sind deshalb unverzichtbar geworden, um große Modelle skalierbar einzusetzen. Doch bisher setzen Split‑Learning‑Methoden voraus, dass alle Clients dieselben Split‑Punkte im Netzwerk nutzen – ein Modell, das in realen IoT‑Umgebungen kaum praktika
arXiv – cs.LG