論文の概要: Sustainable Edge Intelligence Through Energy-Aware Early Exiting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14094v2
- Date: Sun, 16 Jul 2023 23:18:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 22:20:08.299051
- Title: Sustainable Edge Intelligence Through Energy-Aware Early Exiting
- Title（参考訳）: エネルギーを意識した早期退出を通した持続的エッジインテリジェンス
- Authors: Marcello Bullo, Seifallah Jardak, Pietro Carnelli, Deniz G\"und\"uz
- Abstract要約: EHエッジインテリジェンスシステムにおいて,エネルギー適応型動的早期退避を提案する。
提案手法は, サンプルごとの最適計算量を決定する, エネルギー対応のEEポリシーを導出する。
その結果, エネルギーに依存しない政策と比較して, 精度は25%, サービスレートは35%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.726437825413781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning (DL) models have emerged as a promising solution for the
Internet of Things (IoT). However, due to their computational complexity, DL
models consume significant amounts of energy, which can rapidly drain the
battery and compromise the performance of IoT devices. For sustainable
operation, we consider an edge device with a rechargeable battery and energy
harvesting (EH) capabilities. In addition to the stochastic nature of the
ambient energy source, the harvesting rate is often insufficient to meet the
inference energy requirements, leading to drastic performance degradation in
energy-agnostic devices. To mitigate this problem, we propose energy-adaptive
dynamic early exiting (EE) to enable efficient and accurate inference in an EH
edge intelligence system. Our approach derives an energy-aware EE policy that
determines the optimal amount of computational processing on a per-sample
basis. The proposed policy balances the energy consumption to match the limited
incoming energy and achieves continuous availability. Numerical results show
that accuracy and service rate are improved up to 25% and 35%, respectively, in
comparison with an energy-agnostic policy.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)モデルは、IoT(Internet of Things)のための有望なソリューションとして登場した。
しかし、その計算複雑性のため、DLモデルは大量のエネルギーを消費し、バッテリを急速に消費し、IoTデバイスの性能を損なう可能性がある。
持続的な運転には、充電可能な電池とエネルギ回収機能を備えたエッジデバイスを考える。
環境エネルギー源の確率的性質に加えて、収穫率はしばしば推定エネルギー要件を満たすために不十分であり、エネルギー非依存のデバイスでは劇的に性能が低下する。
この問題を軽減するため,EHエッジインテリジェンスシステムにおいて,エネルギー適応型動的早期退避(EE)を提案する。
提案手法は, サンプルごとの最適計算量を決定する, エネルギー対応のEEポリシーを導出する。
提案した方針は、限られた入出力に適合するエネルギー消費のバランスをとり、連続的な可用性を実現する。
その結果, エネルギー非依存政策と比較して, 精度は25%, サービス速度は35%向上した。
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