論文の概要: CARMA: Context-Aware Runtime Reconfiguration for Energy-Efficient Sensor
Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15748v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 19:00:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 16:53:41.762170
- Title: CARMA: Context-Aware Runtime Reconfiguration for Energy-Efficient Sensor
Fusion
- Title(参考訳): CARMA:エネルギー効率の良いセンサフュージョンのためのコンテキスト対応ランタイム再構成
- Authors: Yifan Zhang, Arnav Vaibhav Malawade, Xiaofang Zhang, Yuhui Li,
DongHwan Seong, Mohammad Abdullah Al Faruque and Sitao Huang
- Abstract要約: CARMA: 実行時にコンテキストを用いて計算フローを再構成するコンテキスト認識型センサ融合手法を提案する。
CARMAは、性能を損なうことなく、多感性物体検出器によって使用されるエネルギーを著しく削減する。
我々は,複数の文脈識別戦略を評価し,新しいシステム全体のエネルギーパフォーマンス共同最適化を提案し,シナリオ固有の知覚性能を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.313017866190622
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous systems (AS) are systems that can adapt and change their behavior
in response to unanticipated events and include systems such as aerial drones,
autonomous vehicles, and ground/aquatic robots. AS require a wide array of
sensors, deep-learning models, and powerful hardware platforms to perceive and
safely operate in real-time. However, in many contexts, some sensing modalities
negatively impact perception while increasing the system's overall energy
consumption. Since AS are often energy-constrained edge devices,
energy-efficient sensor fusion methods have been proposed. However, existing
methods either fail to adapt to changing scenario conditions or to optimize
energy efficiency system-wide. We propose CARMA: a context-aware sensor fusion
approach that uses context to dynamically reconfigure the computation flow on a
Field-Programmable Gate Array (FPGA) at runtime. By clock-gating unused sensors
and model sub-components, CARMA significantly reduces the energy used by a
multi-sensory object detector without compromising performance. We use a
Deep-learning Processor Unit (DPU) based reconfiguration approach to minimize
the latency of model reconfiguration. We evaluate multiple
context-identification strategies, propose a novel system-wide
energy-performance joint optimization, and evaluate scenario-specific
perception performance. Across challenging real-world sensing contexts, CARMA
outperforms state-of-the-art methods with up to 1.3x speedup and 73% lower
energy consumption.
- Abstract(参考訳): 自律システム(autonomous systems, as)は、予期せぬ出来事に対応して行動に適応し、変更できるシステムであり、航空ドローン、自律車両、地上/水中ロボットなどのシステムを含んでいる。
ASは様々なセンサー、ディープラーニングモデル、強力なハードウェアプラットフォームを必要とし、リアルタイムで認識し安全に運用する。
しかし、多くの文脈において、センシングモダリティはシステム全体のエネルギー消費を増加させながら知覚に悪影響を及ぼす。
エネルギー制約のあるエッジデバイスと同様に、エネルギー効率の高いセンサー融合法が提案されている。
しかし、既存の手法は、変化するシナリオ条件に適応できないか、システム全体のエネルギー効率を最適化できない。
fpga(field-programmable gate array)上で実行時に計算フローを動的に再構成する,コンテキスト認識型センサ融合手法であるcarmaを提案する。
未使用センサとモデルサブコンポーネントのクロックゲーティングにより、CARMAは性能を損なうことなく、マルチセンサーオブジェクト検出器によって使用されるエネルギーを著しく削減する。
モデル再構成のレイテンシを最小化するために、ディープラーニングプロセッサユニット(dpu)ベースの再構成アプローチを使用する。
我々は,複数の文脈識別戦略を評価し,新しいシステム全体のエネルギーパフォーマンス共同最適化を提案し,シナリオ固有の知覚性能を評価する。
CARMAは、挑戦的な現実世界の知覚コンテキスト全体で、1.3倍のスピードアップと73%のエネルギー消費で最先端の手法を上回っている。
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