Buchumschlag

RankMap: Priority-Aware Multi-DNN Manager for Heterogeneous Embedded Devices

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Karatzas, Andreas, Stamoulis, Dimitrios, Anagnostopoulos, Iraklis
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing Emerging Technologies
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Ecomap: Sustainability-Driven Optimization of Multi-Tenant DNN Execution on Edge Servers
von: Paramanayakam, Varatheepan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Less is More: Optimizing Function Calling for LLM Execution on Edge Devices
von: Paramanayakam, Varatheepan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GrapheonRL: A Graph Neural Network and Reinforcement Learning Framework for Constraint and Data-Aware Workflow Mapping and Scheduling in Heterogeneous HPC Systems
von: Sharma, Aasish Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing Data Spaces to Build Intelligent Smart City Infrastructures Across the Cloud-Edge Continuum
von: Amaxilatis, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The CAPSARII Approach to Cyber-Secure Wearable, Ultra-Low-Power Networked Sensors for Soldier Health Monitoring
von: Bozzi, Luciano, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ReinDSplit: Reinforced Dynamic Split Learning for Pest Recognition in Precision Agriculture
von: Tanwar, Vishesh Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Native LLM and MLLM Inference at Scale on Apple Silicon
von: Barrios, Wayner
Veröffentlicht: (2026)

Streaming IoT Data and the Quantum Edge: A Classic/Quantum Machine Learning Use Case
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fork is All You Need in Heterogeneous Systems
von: Wang, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Layerwise Federated Learning for Heterogeneous Quantum Clients using Quorus
von: Han, Jason, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Disaster Resilience with UAV-Assisted Edge Computing: A Reinforcement Learning Approach to Managing Heterogeneous Edge Devices
von: Azfar, Talha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uniting the World by Dividing it: Federated Maps to Enable Spatial Applications
von: Bharadwaj, Sagar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoDFL: A Scalable and Automated Reputation-Aware Decentralized Federated Learning
von: Dif, Meryem Malak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resource-Aware Task Allocator Design: Insights and Recommendations for Distributed Satellite Constellations
von: Veeravalli, Bharadwaj
Veröffentlicht: (2026)

TA-RNN-Medical-Hybrid: A Time-Aware and Interpretable Framework for Mortality Risk Prediction
von: Jafari, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Night-Window Batching versus Carbon-Aware Scheduling for Clinical AI GPU Workloads
von: Doshi, Nishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A reliability- and latency-driven task allocation framework for workflow applications in the edge-hub-cloud continuum
von: Kouloumpris, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-dimensional Autoscaling of Processing Services: A Comparison of Agent-based Methods
von: Sedlak, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Raft Distributed System for Multi-access Edge Computing Sharing Resources
von: Khaliq, Zain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Multi-Agent Swarms for Autonomous Grid Security in Industrial IoT: A Consensus-based Approach
von: Singh, Samaresh Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Active Inference-Based Adaptive Routing for Heterogeneous Edge AI Services
von: Wang, Zihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach
von: Thwal, Chu Myaet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Follow-Me AI: Energy-Efficient User Interaction with Smart Environments
von: Saleh, Alaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Real-Time Driver Safety Scoring Through Inverse Crash Probability Modeling
von: Roy, Joyjit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast-FedUL: A Training-Free Federated Unlearning with Provable Skew Resilience
von: Huynh, Thanh Trung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pruning Federated Models through Loss Landscape Analysis and Client Agreement Scoring
von: Internò, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Wireless Networks
von: Malhotra, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Carbon Connect: An Ecosystem for Sustainable Computing
von: Lee, Benjamin C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empirical Analysis of Privacy-Fairness-Accuracy Trade-offs in Federated Learning: A Step Towards Responsible AI
von: Wasif, Dawood, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated learning framework for collaborative remaining useful life prognostics: an aircraft engine case study
von: Landau, Diogo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VerifBFL: Leveraging zk-SNARKs for A Verifiable Blockchained Federated Learning
von: Bellachia, Ahmed Ayoub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Blockchain Transaction Conflicts: A Historical Perspective
von: Anjana, Parwat Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stencil Computations on Tenstorrent Wormhole
von: Piarulli, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Single Bridge Formation in Self-Organizing Particle Systems
von: Oh, Shunhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling to 32 GPUs on a Novel Composable System Architecture
von: Ihnotic, John
Veröffentlicht: (2024)

Long-Term or Temporary? Hybrid Worker Recruitment for Mobile Crowd Sensing and Computing
von: Liwang, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Scored Non-Deterministic Finite Automata Processor for Sequence Alignment
von: Karakchi, Ryan Karbowniczak Rasha
Veröffentlicht: (2024)

3D System Design: A Case for Building Customized Modular Systems in 3D
von: Emma, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instant Resonance: Dual Strategy Enhances the Data Consensus Success Rate of Blockchain Threshold Signature Oracles
von: Xian, Youquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMChain: Blockchain-based Reputation System for Sharing and Evaluating Large Language Models
von: Bouchiha, Mouhamed Amine, et al.
Veröffentlicht: (2024)