TrimCaching: Parameter-Sharing AI Model Caching in Wireless Edge Networks

Next-generation mobile networks are expected to facilitate fast AI model downloading to end users. By caching models on edge servers, mobile networks can deliver models to end users with low latency, resulting in a paradigm called edge model caching. In this paper, we develop a novel model placement...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the International Conference on Distributed Computing Systems s. 36 - 46
Hlavní autoři:	Qu, Guanqiao, Lin, Zheng, Liu, Fangming, Chen, Xianhao, Huang, Kaibin
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 23.07.2024
Témata:	Approximation algorithms Computational modeling Edge AI Edge AI model caching edge computing edge intelligence Greedy algorithms model downloading Servers Simulation Wireless networks
ISSN:	2575-8411
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!