ОБМЕЖЕННЯ РЕСУРСІВ МОБІЛЬНИХ ТА EDGE-ПЛАТФОРМ ПРИ РОЗРОБЦІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У даній роботі проведено аналіз сучасних підходів до реалізації та оптимізації моделей машинного навчання для мобільних та edge-платформ. Актуальність цієї проблематики обумовлена стрімким розвитком мобільних обчислень, систем інтернету речей, периферійних обчислень та необхідністю виконання інтелектуальної обробки даних безпосередньо на пристроях із обмеженими ресурсами. Показано, що сучасні мобільні та edge-пристрої поступово перетворюються на повноцінні обчислювальні системи, які здатні виконувати складні задачі машинного навчання та штучного інтелекту без використання віддалених серверів. Разом із цим використання моделей безпосередньо на мобільних пристроях супроводжується низкою суттєвих обмежень, пов’язаних із обмеженою обчислювальною потужністю, невеликим обсягом оперативної пам’яті, енергетичними обмеженнями та особливостями теплового режиму роботи. Окремо встановлено, що мобільне середовище характеризується високою динамічністю доступних ресурсів. Доступна обчислювальна потужність, рівень заряду батареї, температура пристрою, активність фонових процесів та доступна пам’ять можуть змінюватися протягом роботи системи. Це створює додаткові труднощі для виконання моделей машинного навчання та суттєво ускладнює використання статичних методів оптимізації.