Fugu-MT 論文翻訳(概要): XRBench: An Extended Reality (XR) Machine Learning Benchmark Suite for the Metaverse

論文の概要: XRBench: An Extended Reality (XR) Machine Learning Benchmark Suite for the Metaverse

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08675v1
Date: Wed, 16 Nov 2022 05:08:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 16:41:28.883335
Title: XRBench: An Extended Reality (XR) Machine Learning Benchmark Suite for the Metaverse
Title（参考訳）: XRBench: メタバースのための拡張現実(XR)機械学習ベンチマークスイート
Authors: Hyoukjun Kwon, Krishnakumar Nair, Jamin Seo, Jason Yik, Debabrata Mohapatra, Dongyuan Zhan, Jinook Song, Peter Capak, Peizhao Zhang, Peter Vajda, Colby Banbury, Mark Mazumder, Liangzhen Lai, Ashish Sirasao, Tushar Krishna, Harshit Khaitan, Vikas Chandra, Vijay Janapa Reddi
Abstract要約: メタバースユースケースをサポートするために拡張現実(XR)のようなアプリケーション分野では、リアルタイムマルチモデルマルチタスク(MMMT)ワークロードが出現している。これらのワークロードは、ユーザインタラクションと計算に複雑な機械学習(ML)アクティビティを組み合わせる。これらのワークロードには、固有の困難と制約がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.12263246913058
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Real-time multi-model multi-task (MMMT) workloads, a new form of deep learning inference workloads, are emerging for applications areas like extended reality (XR) to support metaverse use cases. These workloads combine user interactivity with computationally complex machine learning (ML) activities. Compared to standard ML applications, these ML workloads present unique difficulties and constraints. Real-time MMMT workloads impose heterogeneity and concurrency requirements on future ML systems and devices, necessitating the development of new capabilities. This paper begins with a discussion of the various characteristics of these real-time MMMT ML workloads and presents an ontology for evaluating the performance of future ML hardware for XR systems. Next, we present XRBench, a collection of MMMT ML tasks, models, and usage scenarios that execute these models in three representative ways: cascaded, concurrent, and cascaded-concurrency for XR use cases. Finally, we emphasize the need for new metrics that capture the requirements properly. We hope that our work will stimulate research and lead to the development of a new generation of ML systems for XR use cases.
Abstract（参考訳）: 新しい形式のディープラーニング推論ワークロードであるリアルタイムマルチモデルマルチタスク(MMMT)ワークロードは、メタバースユースケースをサポートするために拡張現実(XR)のようなアプリケーション領域に現れている。これらのワークロードは、ユーザインタラクションと計算に複雑な機械学習(ML)アクティビティを組み合わせる。標準的なMLアプリケーションと比較して、これらのMLワークロードには固有の困難と制約がある。リアルタイムMMMTワークロードは、将来のMLシステムとデバイスに不均一性と並行性の要件を課し、新しい機能の開発を必要とする。本稿では,これらのリアルタイム MMMT ML ワークロードの特徴について考察し,XR システムにおける将来の ML ハードウェアの性能を評価するためのオントロジーを提案する。次に、XRBenchというMMMT MLタスク、モデル、利用シナリオのコレクションを紹介し、これらモデルを3つの代表的な方法で実行します。最後に、要求を適切に把握する新しいメトリクスの必要性を強調します。我々の研究が研究を刺激し、XRユースケースのための次世代のMLシステムの開発に繋がることを願っている。

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