Fugu-MT 論文翻訳(概要): U-TOE: Universal TinyML On-board Evaluation Toolkit for Low-Power IoT

論文の概要: U-TOE: Universal TinyML On-board Evaluation Toolkit for Low-Power IoT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14574v2
Date: Tue, 22 Aug 2023 20:38:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-24 18:02:12.399309
Title: U-TOE: Universal TinyML On-board Evaluation Toolkit for Low-Power IoT
Title（参考訳）: u-toe: 低電力iotのためのユニバーサルtinymlオンボード評価ツールキット
Authors: Zhaolan Huang, Koen Zandberg, Kaspar Schleiser and Emmanuel Baccelli
Abstract要約: U-TOEはIoTデザイナと研究者の作業を容易にするために設計されたユニバーサルツールキットである。我々は,U-TOEのオープンソース実装を提供し,様々なモデルの性能を実験的に評価するためにその利用を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.981958767941474
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Results from the TinyML community demonstrate that, it is possible to execute machine learning models directly on the terminals themselves, even if these are small microcontroller-based devices. However, to date, practitioners in the domain lack convenient all-in-one toolkits to help them evaluate the feasibility of executing arbitrary models on arbitrary low-power IoT hardware. To this effect, we present in this paper U-TOE, a universal toolkit we designed to facilitate the task of IoT designers and researchers, by combining functionalities from a low-power embedded OS, a generic model transpiler and compiler, an integrated performance measurement module, and an open-access remote IoT testbed. We provide an open source implementation of U-TOE and we demonstrate its use to experimentally evaluate the performance of various models, on a wide variety of low-power IoT boards, based on popular microcontroller architectures. U-TOE allows easily reproducible and customizable comparative evaluation experiments on a wide variety of IoT hardware all-at-once. The availability of a toolkit such as U-TOE is desirable to accelerate research combining Artificial Intelligence and IoT towards fully exploiting the potential of edge computing.
Abstract（参考訳）: TinyMLコミュニティの結果は、たとえ小さなマイクロコントローラベースのデバイスであっても、端末上で機械学習モデルを直接実行可能であることを実証している。しかし、これまでは、任意の低消費電力IoTハードウェア上で任意のモデルを実行する可能性を評価するための便利なオールインワンツールキットが欠如していた。本論文では,低消費電力組み込みOS,汎用モデルトランスパイラとコンパイラ,統合パフォーマンス測定モジュール,オープンアクセスリモートIoTテストベッドの機能を組み合わせることで,IoTデザイナと研究者の作業を容易にする汎用ツールキットU-TOEを提案する。我々は、U-TOEのオープンソース実装を提供し、その使用により、一般的なマイクロコントローラアーキテクチャに基づいて、さまざまな低消費電力IoTボード上で、様々なモデルの性能を実験的に評価する。 U-TOEは、さまざまなIoTハードウェアに対して、容易に再現可能でカスタマイズ可能な比較評価実験を可能にする。 U-TOEのようなツールキットの可用性は、人工知能とIoTを組み合わせた研究を加速し、エッジコンピューティングの可能性を完全に活用することが望ましい。

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