Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulating Performance of ML Systems with Offline Profiling

論文の概要: Simulating Performance of ML Systems with Offline Profiling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06790v1
Date: Mon, 17 Feb 2020 06:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-31 13:10:55.542913
Title: Simulating Performance of ML Systems with Offline Profiling
Title（参考訳）: オフラインプロファイリングによるMLシステムのシミュレーション性能
Authors: Hongming Huang, Peng Cheng, Hong Xu, Yongqiang Xiong
Abstract要約: オフラインプロファイリングに基づくシミュレーションは、複雑なMLシステムを理解し改善するための有望なアプローチである、と我々は主張する。このアプローチでは、運用レベルのプロファイリングとデータフローベースのシミュレーションを使用して、すべてのフレームワークとMLモデルに対して、統一的で自動化されたソリューションを提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.617111302727652
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We advocate that simulation based on offline profiling is a promising approach to better understand and improve the complex ML systems. Our approach uses operation-level profiling and dataflow based simulation to ensure it offers a unified and automated solution for all frameworks and ML models, and is also accurate by considering the various parallelization strategies in a real system.
Abstract（参考訳）: オフラインプロファイリングに基づくシミュレーションは、複雑なMLシステムを理解し改善するための有望なアプローチである、と我々は主張する。提案手法では,操作レベルのプロファイリングとデータフローに基づくシミュレーションを用いて,すべてのフレームワークやMLモデルに対して統一的かつ自動化されたソリューションを提供する。

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