面向实时人工智能应用任务的快速基于边缘的同步器

映射到边缘计算的实时人工智能（AI）应用需要在给定界限内利用可用设备完成数据捕获、数据处理和设备驱动。跨设备的任务同步是一个重要问题，它通过决定所捕获数据的质量、数据处理的时间以及驱动的质量，影响 AI 应用的及时进展。本文中，我们开发了一种快速的基于边缘的同步方案，能够对输入输出任务以及计算任务的执行进行时间对齐。该快速同步器的主要思想是将设备聚类为在执行任务高度同步的组，并利用博弈论求解器静态确定少量同步点。设备簇使用迟通知协议，在预计算的同步点中选择最佳点，以尽快达成时间对齐的任务执行。我们利用轨迹驱动仿真评估同步方案性能，并将其与现有的实时 AI 应用任务分布式同步方案进行比较。我们实现了该同步方案，并将其训练精度和训练时间与其他参数服务器同步框架进行比较。