Exploring the Boundaries of On-Device Inference: When Tiny Falls Short, Go Hierarchical
Notice bibliographique
Résumé
On-device inference offers significant benefits in edge ML systems, such as improved energy efficiency, responsiveness, and privacy, compared to traditional centralized approaches. However, the resource constraints of embedded devices limit their use to simple inference tasks, creating a trade-off between efficiency and capability. In this context, the Hierarchical Inference (HI) system has emerged as a promising solution that augments the capabilities of the local ML by offloading selected samples to an edge server/cloud for remote ML inference. Existing works, primarily based on simulations, demonstrate that HI improves accuracy. However, they fail to account for the latency and energy consumption in real-world deployments, nor do they consider three key heterogeneous components that characterize ML-enabled IoT systems: hardware, network connectivity, and models. To bridge this gap, this paper systematically evaluates HI against standalone on-device inference by analyzing accuracy, latency, and energy trade-offs across five devices and three image classification datasets. Our findings show that, for a given accuracy requirement, the HI approach we designed achieved up to 73% lower latency and up to 77% lower device energy consumption than an on-device inference system. Despite these gains, HI introduces a fixed energy and latency overhead from on-device inference for all samples. To address this, we propose a hybrid system called Early Exit with HI (EE-HI) and demonstrate that, compared to HI, EE-HI reduces the latency up to 59.7% and lowers the device’s energy consumption up to 60.4%. These findings demonstrate the potential of HI and EE-HI to enable more efficient ML in IoT systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».