論文の概要: Ekya: Continuous Learning of Video Analytics Models on Edge Compute Servers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10557v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 00:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 11:09:12.658591
• Title: Ekya: Continuous Learning of Video Analytics Models on Edge Compute Servers
• Title（参考訳）: Ekya: エッジコンピューティングサーバ上のビデオ分析モデルの継続的学習
• Authors: Romil Bhardwaj, Zhengxu Xia, Ganesh Ananthanarayanan, Junchen Jiang, Nikolaos Karianakis, Yuanchao Shu, Kevin Hsieh, Victor Bahl, Ion Stoica
• Abstract要約: 継続的学習は、新しいデータ上で定期的にモデルをトレーニングすることで、データのドリフトを処理する。 私たちの仕事は、エッジサーバ上のタスクの推論と再トレーニングを共同でサポートするという課題に対処します。 Ekyaはこのトレードオフを複数のモデルに分散させ、マイクロプロファイラを使用して、リトレーニングによって最も利益を得るモデルを特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.533131101027067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Video analytics applications use edge compute servers for the analytics of the videos (for bandwidth and privacy). Compressed models that are deployed on the edge servers for inference suffer from data drift, where the live video data diverges from the training data. Continuous learning handles data drift by periodically retraining the models on new data. Our work addresses the challenge of jointly supporting inference and retraining tasks on edge servers, which requires navigating the fundamental tradeoff between the retrained model's accuracy and the inference accuracy. Our solution Ekya balances this tradeoff across multiple models and uses a micro-profiler to identify the models that will benefit the most by retraining. Ekya's accuracy gain compared to a baseline scheduler is 29% higher, and the baseline requires 4x more GPU resources to achieve the same accuracy as Ekya.
• Abstract（参考訳）: ビデオ分析アプリケーションは(帯域幅とプライバシーのために)ビデオの分析にedge compute serverを使用する。 推論のためにエッジサーバにデプロイされる圧縮モデルでは、ライブビデオデータがトレーニングデータから逸脱するデータドリフトが発生している。 継続的学習は、新しいデータ上で定期的にモデルをトレーニングすることで、データのドリフトを処理する。 本研究は,エッジサーバ上でのタスクの推論とリトレーニングを共同で支援する課題に対処し,リトレーニングされたモデルの精度と推論精度の基本的なトレードオフをナビゲートする。 当社のソリューションであるekyaでは、このトレードオフを複数のモデルでバランスさせ、micro-profilerを使用して、再トレーニングによって最もメリットのあるモデルを特定しています。 Ekyaの精度はベースラインスケジューラよりも29%高く、ベースラインはEkyaと同じ精度を達成するために4倍のGPUリソースを必要とする。

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