論文の概要: Deep Reinforcement Learning for System-on-Chip: Myths and Realities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14595v1
- Date: Fri, 29 Jul 2022 10:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-01 12:31:04.734297
- Title: Deep Reinforcement Learning for System-on-Chip: Myths and Realities
- Title（参考訳）: システムオンチップのための深層強化学習:神話と現実
- Authors: Tegg Taekyong Sung, Bo Ryu
- Abstract要約: 本稿では,SoC(System-on-Chip)リソース割り当て領域におけるニューラルスケジューラの実現可能性について検討する。
我々の新しいニューラルスケジューラ技術であるEclectic Interaction Matching (EIM)は、上記の課題を克服する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neural schedulers based on deep reinforcement learning (DRL) have shown
considerable potential for solving real-world resource allocation problems, as
they have demonstrated significant performance gain in the domain of cluster
computing. In this paper, we investigate the feasibility of neural schedulers
for the domain of System-on-Chip (SoC) resource allocation through extensive
experiments and comparison with non-neural, heuristic schedulers. The key
finding is three-fold. First, neural schedulers designed for cluster computing
domain do not work well for SoC due to i) heterogeneity of SoC computing
resources and ii) variable action set caused by randomness in incoming jobs.
Second, our novel neural scheduler technique, Eclectic Interaction Matching
(EIM), overcomes the above challenges, thus significantly improving the
existing neural schedulers. Specifically, we rationalize the underlying reasons
behind the performance gain by the EIM-based neural scheduler. Third, we
discover that the ratio of the average processing elements (PE) switching delay
and the average PE computation time significantly impacts the performance of
neural SoC schedulers even with EIM. Consequently, future neural SoC scheduler
design must consider this metric as well as its implementation overhead for
practical utility.
- Abstract（参考訳）: 深部強化学習(DRL)に基づくニューラルスケジューラは、クラスタコンピューティングの領域において大きなパフォーマンス向上を示すため、現実世界のリソース割り当て問題を解決する大きな可能性を示している。
本稿では,システム・オン・チップ(soc)リソース割り当て領域におけるニューラル・スケジューラの実現可能性を調べ,非ニューラル・ヒューリスティック・スケジューラとの比較を行った。
鍵となる発見は3つある。
まず、クラスタコンピューティング領域用に設計されたニューラルスケジューラは、SoCではうまく動作しない。
一 SoC 計算資源の不均一性及び
二 入社ジョブのランダム性による変動動作セット
第2に,新たなニューラルスケジューラ手法であるeim(electic interaction matching)は,上記の課題を克服し,既存のニューラルスケジューラを大幅に改善する。
具体的には、EIMベースのニューラルスケジューラによる性能向上の背景にある理由を合理化する。
第3に,平均処理要素 (PE) の切替遅延と平均計算時間との比が,EMMにおいてもニューラルSoCスケジューラの性能に大きく影響することを発見した。
したがって、将来のneural socスケジューラの設計では、実用性のためにこのメトリックと実装オーバーヘッドを考慮する必要がある。
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