論文の概要: Orpheus: A New Deep Learning Framework for Easy Deployment and Evaluation of Edge Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13648v2
• Date: Mon, 3 Aug 2020 20:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 05:54:32.676796
• Title: Orpheus: A New Deep Learning Framework for Easy Deployment and Evaluation of Edge Inference
• Title（参考訳）: Orpheus: エッジ推論のデプロイと評価を簡単にするための新しいディープラーニングフレームワーク
• Authors: Perry Gibson, Jos\'e Cano
• Abstract要約: Orpheusは推論最適化を簡単にプロトタイピング、デプロイ、評価するための新しいディープラーニングフレームワークである。 最小限の依存関係と、他のサードパーティシステムを統合するためのシンプルなプロセスが特徴だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Optimising deep learning inference across edge devices and optimisation targets such as inference time, memory footprint and power consumption is a key challenge due to the ubiquity of neural networks. Today, production deep learning frameworks provide useful abstractions to aid machine learning engineers and systems researchers. However, in exchange they can suffer from compatibility challenges (especially on constrained platforms), inaccessible code complexity, or design choices that otherwise limit research from a systems perspective. This paper presents Orpheus, a new deep learning framework for easy prototyping, deployment and evaluation of inference optimisations. Orpheus features a small codebase, minimal dependencies, and a simple process for integrating other third party systems. We present some preliminary evaluation results.
• Abstract（参考訳）: エッジデバイス間でのディープラーニング推論の最適化と、推論時間、メモリフットプリント、消費電力といった最適化ターゲットは、ニューラルネットワークの普及による重要な課題である。 現在、プロダクションディープラーニングフレームワークは、機械学習エンジニアやシステム研究者を支援するために有用な抽象化を提供する。 しかし、それと引き換えに、互換性の問題(特に制約のあるプラットフォームでは)、アクセス不能なコードの複雑さ、あるいはシステムの観点からの研究を制限する設計選択に苦しむ可能性がある。 提案するOrpheusは,推論最適化の容易なプロトタイピング,展開,評価を行うための新しいディープラーニングフレームワークである。 Orpheusは小さなコードベース、最小限の依存関係、他のサードパーティシステムを統合するためのシンプルなプロセスを備えている。 予備評価結果を示す。

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