論文の概要: ResPerfNet: Deep Residual Learning for Regressional Performance Modeling
of Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01671v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 03:02:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 14:43:01.301762
- Title: ResPerfNet: Deep Residual Learning for Regressional Performance Modeling
of Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: ResPerfNet:ディープニューラルネットワークの回帰性能モデリングのための深層残留学習
- Authors: Chuan-Chi Wang, Ying-Chiao Liao, Chia-Heng Tu, Ming-Chang Kao, Wen-Yew
Liang, Shih-Hao Hung
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づくResPerfNetを提案する。この手法は,ニューラルネットワークの性能を予測するために,対象プラットフォーム上で得られた代表データセットを用いて残差ニューラルネットワークをトレーニングする。
実験の結果,ResPerfNetは個々のニューラルネットワーク層と,さまざまなプラットフォーム上でのフルネットワークモデルの実行時間を正確に予測できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16311150636417257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancements of computing technology facilitate the development of
diverse deep learning applications. Unfortunately, the efficiency of parallel
computing infrastructures varies widely with neural network models, which
hinders the exploration of the design space to find high-performance neural
network architectures on specific computing platforms for a given application.
To address such a challenge, we propose a deep learning-based method,
ResPerfNet, which trains a residual neural network with representative datasets
obtained on the target platform to predict the performance for a deep neural
network. Our experimental results show that ResPerfNet can accurately predict
the execution time of individual neural network layers and full network models
on a variety of platforms. In particular, ResPerfNet achieves 8.4% of mean
absolute percentage error for LeNet, AlexNet and VGG16 on the NVIDIA GTX
1080Ti, which is substantially lower than the previously published works.
- Abstract（参考訳）: コンピューティング技術の急速な進歩は、多様なディープラーニングアプリケーションの開発を促進する。
残念ながら、並列コンピューティングインフラストラクチャの効率は、ニューラルネットワークモデルによって大きく異なり、特定のアプリケーションのための特定のコンピューティングプラットフォーム上で高性能なニューラルネットワークアーキテクチャを見つけるための設計スペースの探索を妨げる。
そこで本研究では,ニューラルネットワークの性能を予測するために,目的とするプラットフォーム上で得られた代表データセットを用いて,残留ニューラルネットワークを訓練する深層学習に基づく手法であるresperfnetを提案する。
実験の結果、resperfnetは様々なプラットフォーム上で個々のニューラルネットワーク層とフルネットワークモデルの実行時間を正確に予測できることがわかった。
特にResPerfNetは、NVIDIA GTX 1080Ti上で、LeNet、AlexNet、VGG16の平均絶対パーセンテージエラーの8.4%を達成した。
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