In order for a robot to perform a task, several algorithms need to be executed, sometimes, simultaneously. Algorithms can be run either on the robot itself or, upon request, be performed on cloud infrastructure. The term cloud infrastructure is used to describe hardware, storage, abstracted resources, and network resources related to cloud computing. Depending on the decisions on where to execute the algorithms, the overall execution time and necessary memory space for the robot will change accordingly. The price of a robot depends, among other things, on its memory capacity and computational power. We answer the question of how to keep a given performance and use a cheaper robot (lower resources) by assigning computational tasks to the cloud infrastructure, depending on memory, computational power, and communication constraints. Also, for a fixed robot, our model provides a way to have optimal overall performance. We provide a general model for the optimal decision of algorithm allocation under certain constraints. We exemplify the model with simulation results. The main advantage of our model is that it provides an optimal task allocation simultaneously for memory and time.


翻译:为了让机器人执行任务,有时需要同时执行几种算法。 算法可以由机器人自己操作, 也可以应要求在云层基础设施上操作。 云层基础设施一词用来描述与云计算有关的硬件、 存储、 抽象资源和网络资源。 取决于关于算法执行地点的决定, 机器人的总体执行时间和必要的记忆空间将相应改变。 机器人的价格取决于其记忆能力和计算能力等。 我们回答如何保持某一性能和使用更廉价的机器人( 更低的资源) 的问题, 方法是根据记忆、 计算能力和通信限制, 向云层基础设施分配计算任务。 另外, 对于固定的机器人, 我们的模式提供了一种最佳的整体性能。 我们为在某些限制下最佳的算法分配提供一种一般模式。 我们用模拟结果来示范模型。 我们模型的主要优点是它为记忆和时间同时提供最佳的任务分配。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月11日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月29日
VIP会员
相关资讯
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员