Gestión Predictiva de Recursos para Computación Portátil

Lograr una respuesta interactiva precisa en aplicaciones que requieren muchos recursos, como la realidad aumentada, la traducción de idiomas y el reconocimiento de voz, es un gran desafío en hardware portátil con pocos recursos. En este documento describimos una solución basada en computación de multi-fidelidad respaldada por gestión predictiva de recursos. Mostramos que tal enfoque puede reducir sustancialmente tanto la media como la varianza del tiempo de respuesta. En un benchmark representativo de realidad aumentada, demostramos una reducción del 60% en la latencia media y una reducción del 30% en el coeficiente de variación. También mostramos que un enfoque basado en la historia para la predicción de demanda es la clave para esta mejora en el rendimiento: al aplicar técnicas de aprendizaje automático simples a los registros de demanda de recursos medidos, podemos modelar con precisión la demanda de recursos como una función de la fidelidad.