《Table 2 Comparison of Frameworks on Cloud and Edge表2云数据中心和边缘设备的算法执行框架比较》

《Table 2 Comparison of Frameworks on Cloud and Edge表2云数据中心和边缘设备的算法执行框架比较》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《边缘计算:现状与展望》


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Zhang等人[79]对TensorFlow，Caffe2，MXNet，PyTorch和TensorFlow Lite等在不同的边缘设备（MacBook Pro，Intel FogNode，NVIDIA Jetson TX2，Raspberry Pi 3Model B+，Huawei Nexus 6P）上的性能从延迟、内存占用量和能效等方面进行了对比和分析，最后发现没有一款框架能够在所有维度都取得最好的表现，因此执行框架的性能提升空间比较大.开展针对轻量级的、高效的、可扩展性强的边缘设备算法执行框架的研究十分重要，也是实现边缘智能的重要步骤.

图表编号XD0034820900    严禁用于非法目的
绘制时间2019.01.01
作者施巍松、张星洲、王一帆、张庆阳
绘制单位韦恩州立大学计算机科学系、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、安徽大学计算机科学与技术学院
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