EMMI: Edge Multi-Modal Intelligence for Communication-Efficient MLLM Inference via Fused Representation Compression
作者: Motahare Mounesan, Irfan Khan
分类: cs.LG, cs.DC
发布日期: 2026-09-10
💡 一句话要点
提出EMMI以解决边缘设备上多模态大语言模型推理的通信效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 边缘计算 通信效率 表示压缩 智能边缘设备
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在边缘设备上的部署面临计算、内存和通信的高需求，难以实现高效推理。
- EMMI通过模态特定编码、跨模态表示融合和学习压缩，在边缘设备与服务器之间传输紧凑的表示，提升通信效率。
- 实验结果显示，EMMI在保持准确性的同时，通信负载减少32倍，推理延迟在带宽受限条件下减少3.4倍。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态大语言模型（MLLMs）的进展为边缘智能带来了新机遇，使得跨异构传感器模态（如视觉、文本和遥测数据）的推理成为可能。然而，由于现代MLLMs在计算、内存和通信方面的高需求，在资源受限的边缘平台上部署这些能力仍然面临挑战。EMMI通过在边缘设备与服务器资源之间传输紧凑的表示，解决了这一问题。该方法实现了模态特定编码、跨模态表示融合和学习压缩，显著降低了通信开销，同时保持了数据隐私。评估结果表明，EMMI在保持下游准确性的同时，通信负载减少了32倍，在带宽受限的边缘条件下，推理延迟减少了3.4倍。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘设备上高效推理多模态大语言模型时的通信效率问题。现有方法通常需要传输原始传感器数据或在神经网络中间层进行分割，导致高通信开销和隐私风险。
核心思路：EMMI的核心思路是通过在边缘设备上进行模态特定编码和跨模态表示融合，生成一个紧凑的潜在表示，仅将该表示传输到服务器进行推理。这种设计减少了通信负担，同时保护了本地数据隐私。
技术框架：EMMI的整体架构包括三个主要模块：模态特定编码模块、跨模态表示融合模块和学习压缩模块。首先，边缘设备对不同模态的数据进行编码，然后融合这些表示，最后进行压缩以生成紧凑的潜在表示。
关键创新：EMMI的主要创新在于其表示中心的设计，能够在不牺牲准确性的情况下显著降低通信负载。这与传统方法的直接数据传输或中间层分割形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，EMMI采用了特定的损失函数以优化表示的压缩效果，并使用了适应性网络结构以适应不同模态的数据特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EMMI在实验中表现出色，通信负载减少了32倍，同时保持了与基线方法相当的下游准确性。此外，在带宽受限的边缘条件下，推理延迟减少了3.4倍，显示出其在实际应用中的显著优势。
🎯 应用场景
EMMI的研究成果在智能边缘计算、物联网和智能城市等领域具有广泛的应用潜力。通过提高多模态大语言模型的推理效率，EMMI可以支持实时数据分析和决策，促进边缘智能的发展，提升用户体验和系统性能。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multimodal large language mod- els (MLLMs) have opened new opportunities for edge intelligence by enabling reasoning across heterogeneous sensor modalities, such as vision, text, and telemetry data. However, deploying these capabilities on resource-constrained edge platforms remains challenging due to the substantial computational, memory, and communication demands of modern MLLMs. Rather than transmitting raw sensor observations or partitioning neural networks at intermediate layers, Edge Multi-Modal Intelligence (EMMI) communicates a compact representation between edge devices and server resources, enabling communication-efficient edge MLLM inference. To achieve this, EMMI performs modality-specific encoding, cross-modal representation fusion, and learned compression at the edge, transmitting only a compact latent representation to server-side resources for high-capacity MLLM reasoning. This representation-centric design reduces communication overhead, preserves local data privacy, and provides a fixed-size interface between heterogeneous edge devices and server-side MLLMs. Evaluation on a representative multimodal benchmark demonstrates that EMMI can reduce the communication payload by 32x while maintaining comparable downstream accuracy, resulting in up to a 3.4x reduction in estimated end-to-end inference latency under bandwidth-constrained edge conditions.