論文の概要: SplitNets: Designing Neural Architectures for Efficient Distributed Computing on Head-Mounted Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04705v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 15:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 14:56:02.254156
• Title: SplitNets: Designing Neural Architectures for Efficient Distributed Computing on Head-Mounted Systems
• Title（参考訳）: SplitNets: ヘッドマウントシステム上での効率的な分散コンピューティングのためのニューラルネットワーク設計
• Authors: Xin Dong, Barbara De Salvo, Meng Li, Chiao Liu, Zhongnan Qu, H.T. Kung and Ziyun Li
• Abstract要約: SplitNetsはモデル設計、分割、通信の削減を同時に行うために導入された。 SplitNetsフレームワークは,既存のアプローチと比較して,SOTA(State-of-the-art)性能とシステム遅延を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.43672981108678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We design deep neural networks (DNNs) and corresponding networks' splittings to distribute DNNs' workload to camera sensors and a centralized aggregator on head mounted devices to meet system performance targets in inference accuracy and latency under the given hardware resource constraints. To achieve an optimal balance among computation, communication, and performance, a split-aware neural architecture search framework, SplitNets, is introduced to conduct model designing, splitting, and communication reduction simultaneously. We further extend the framework to multi-view systems for learning to fuse inputs from multiple camera sensors with optimal performance and systemic efficiency. We validate SplitNets for single-view system on ImageNet as well as multi-view system on 3D classification, and show that the SplitNets framework achieves state-of-the-art (SOTA) performance and system latency compared with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は、DNNと対応するネットワークの分割を設計し、DNNのワークロードをカメラセンサーに分散し、ヘッドマウントデバイスに集中集約器を配置し、所定のハードウェアリソース制約下での推測精度とレイテンシにおいてシステム性能目標を満たす。 計算,通信,性能の最適なバランスを実現するため,分割対応のニューラルネットワーク検索フレームワークであるSplitNetsを導入し,モデル設計,分割,通信削減を同時に行う。 さらに、複数のカメラセンサからの入力を最適性能とシステム効率で融合させる学習のためのマルチビューシステムにも拡張する。 本研究では,imagenet上のシングルビューシステムおよびマルチビューシステムに対するスプリットネットを3d分類で検証し,既存のアプローチと比較して,スプリットネットフレームワークが最先端(sota)性能とシステムレイテンシを実現することを示す。

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