资源友好型ReFrame框架

传输存储计算三减

基于不可学习模块和非可学习参数的云端协同深度学习框架,同时减少模型传输参数、计算和存储资源消耗。

Jianhang, Xie · 丁春涛 · Guan, Qingji · 周傲 · 李浥东

IEEE Transactions on Services Computing 2025

参数信息

计算量降低
89 %

技术优势

不用传完整模型

云端只传随机种子和可学习参数,设备端据此重建模型,传输参数数量大减。

计算量降九成

用池化等计算友好算子替换普通卷积,在CIFAR-10上FLOPs降低约89%。

存储省九成

设备端只需存随机种子和可学习参数,无需保存完整模型,存储消耗大幅减少。

应用场景