Particionamento de Redes Neurais Profundas com Saídas Antecipadas - Pacheco, Roberto G.; Couto, Rodrigo de Souza (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2021.17168, 2021)
Este trabalho aborda o problema de particionamento de Redes Neurais Profundas (Deep Neural Networks DNNs) com saídas antecipadas, para classificação de imagens. Essa solução objetiva reduzir o tempo de inferência, considerando que a borda executa parte da DNN e a nuvem executa a outra parte. O problema consiste em escolher qual camada divide a DNN em duas partes. A dissertação modela o particionamento como um problema de caminho mais curto em um grafo, sendo resolvido em tempo polinomial. O modelo é usado como base para propor o sistema POPEX (Partitioning OPtimization for deep neural networks with Early eXits). Além disso, analisa-se o impacto da distorção da imagem e da calibração da DNN no particionamento. Este trabalho mostra que essa solução proposta reduz o tempo de inferência e aprimora as decisões de oﬄoading à nuvem.