論文の概要: EC-NAS: Energy Consumption Aware Tabular Benchmarks for Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06015v3
• Date: Fri, 12 Jan 2024 15:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:54:00.581626
• Title: EC-NAS: Energy Consumption Aware Tabular Benchmarks for Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: EC-NAS:ニューラルネットワーク検索のためのタブラルベンチマークを意識したエネルギー消費
• Authors: Pedram Bakhtiarifard, Christian Igel, Raghavendra Selvan
• Abstract要約: ディープラーニングモデルの選択、トレーニング、デプロイによるエネルギー消費は、最近大幅に増加しています。 この研究は、計算資源の少ないエネルギー効率の高いディープラーニングモデルの設計を容易にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.067529843774006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy consumption from the selection, training, and deployment of deep learning models has seen a significant uptick recently. This work aims to facilitate the design of energy-efficient deep learning models that require less computational resources and prioritize environmental sustainability by focusing on the energy consumption. Neural architecture search (NAS) benefits from tabular benchmarks, which evaluate NAS strategies cost-effectively through precomputed performance statistics. We advocate for including energy efficiency as an additional performance criterion in NAS. To this end, we introduce an enhanced tabular benchmark encompassing data on energy consumption for varied architectures. The benchmark, designated as EC-NAS, has been made available in an open-source format to advance research in energy-conscious NAS. EC-NAS incorporates a surrogate model to predict energy consumption, aiding in diminishing the energy expenditure of the dataset creation. Our findings emphasize the potential of EC-NAS by leveraging multi-objective optimization algorithms, revealing a balance between energy usage and accuracy. This suggests the feasibility of identifying energy-lean architectures with little or no compromise in performance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの選択、トレーニング、デプロイによるエネルギー消費は、最近大幅に増加しています。 本研究の目的は、計算資源の少ないエネルギー効率の深層学習モデルの設計と、エネルギー消費に着目して環境持続可能性の優先順位付けを行うことである。 neural architecture search (nas)は、nas戦略を予め計算されたパフォーマンス統計を通じて効果的に評価する表型ベンチマークから恩恵を受ける。 我々はNASのさらなる性能基準としてエネルギー効率を含めることを提唱する。 この目的のために,様々なアーキテクチャのエネルギー消費に関するデータを包含する拡張表式ベンチマークを提案する。 EC-NASと命名されたこのベンチマークは、エネルギーを意識したNASの研究を進めるために、オープンソース形式で公開されている。 EC-NASは、サロゲートモデルを用いてエネルギー消費を予測し、データセット作成のエネルギー消費を減少させる。 本研究は,多目的最適化アルゴリズムを活用することでEC-NASの可能性を強調し,エネルギー使用量と精度のバランスを明らかにする。 これは、パフォーマンスの妥協がほとんどないか全くなく、エネルギ-リーンアーキテクチャを識別できることを示唆する。

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