Dynamisches neuronales Workload-Offloading
RL-basierte Scheduler partitionieren neuronale Ausführungsgraphen dynamisch zwischen Fahrzeug-NPUs und 5G-GPUs.
Quantisierte Zwischentensor-Kompression
Entropiekodierte 8-Bit-Zwischentensoren senken das Uplink-Datenvolumen um 78 % ohne Einbußen bei der mAP-Erkennungsgenauigkeit.
- Dynamic split-point selection based on live cellular channel capacity.
- Sub-20 millisecond end-to-end offloaded inference latency.
- 85% reduction in uplink wireless bandwidth payload.
- Automated local fallback if edge signal quality deteriorates.
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