論文の概要: Energy-Aware DNN Graph Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05837v1
- Date: Tue, 12 May 2020 14:56:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:23:28.956024
- Title: Energy-Aware DNN Graph Optimization
- Title(参考訳): エネルギー対応dnnグラフ最適化
- Authors: Yu Wang, Rong Ge and Shuang Qiu
- Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)グラフのエネルギー消費やエネルギーと推論性能のバランスを最適化する手法を提案する。
その結果,提案手法は24%の省エネ,すなわち無視可能な性能への影響を達成できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.308980366876705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unlike existing work in deep neural network (DNN) graphs optimization for
inference performance, we explore DNN graph optimization for energy awareness
and savings for power- and resource-constrained machine learning devices. We
present a method that allows users to optimize energy consumption or balance
between energy and inference performance for DNN graphs. This method
efficiently searches through the space of equivalent graphs, and identifies a
graph and the corresponding algorithms that incur the least cost in execution.
We implement the method and evaluate it with multiple DNN models on a GPU-based
machine. Results show that our method achieves significant energy savings,
i.e., 24% with negligible performance impact.
- Abstract(参考訳): 推論性能を最適化するディープニューラルネットワーク(DNN)グラフの既存の研究とは異なり、エネルギーの認識と省エネのためのDNNグラフの最適化について検討する。
本稿では,dnnグラフのエネルギー消費やエネルギーと推論性能のバランスを最適化する手法を提案する。
本手法は,等価グラフの空間を効率的に探索し,最小実行コストのグラフと対応するアルゴリズムを同定する。
提案手法を実装し,GPU ベースマシン上で複数の DNN モデルを用いて評価する。
その結果,提案手法は24%の省エネ,すなわち無視可能な性能への影響が得られた。
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