論文の概要: Cost-effective On-device Continual Learning over Memory Hierarchy with Miro

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06053v4
• Date: Tue, 5 Dec 2023 08:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:43:44.469436
• Title: Cost-effective On-device Continual Learning over Memory Hierarchy with Miro
• Title（参考訳）: Miroによるメモリ階層によるデバイス上連続学習の費用対効果
• Authors: Xinyue Ma, Suyeon Jeong, Minjia Zhang, Di Wang, Jonghyun Choi, Myeongjae Jeon
• Abstract要約: Miroは、リソース状態に基づいてCLシステムを動的に構成する新しいシステムランタイムである。 Miroは、私たちが構築するベースラインシステムを大幅に上回り、コスト効率を継続的に向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.93163587457259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning (CL) trains NN models incrementally from a continuous stream of tasks. To remember previously learned knowledge, prior studies store old samples over a memory hierarchy and replay them when new tasks arrive. Edge devices that adopt CL to preserve data privacy are typically energy-sensitive and thus require high model accuracy while not compromising energy efficiency, i.e., cost-effectiveness. Our work is the first to explore the design space of hierarchical memory replay-based CL to gain insights into achieving cost-effectiveness on edge devices. We present Miro, a novel system runtime that carefully integrates our insights into the CL framework by enabling it to dynamically configure the CL system based on resource states for the best cost-effectiveness. To reach this goal, Miro also performs online profiling on parameters with clear accuracy-energy trade-offs and adapts to optimal values with low overhead. Extensive evaluations show that Miro significantly outperforms baseline systems we build for comparison, consistently achieving higher cost-effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)は、タスクの連続ストリームからNNモデルを漸進的に訓練する。 以前に学んだ知識を思い出すために、以前の研究は古いサンプルをメモリ階層上に保存し、新しいタスクが到着したら再生する。 データプライバシを保存するためにCLを採用するエッジデバイスは、通常、エネルギーに敏感であり、エネルギー効率、すなわちコスト効率を損なうことなく、高いモデル精度を必要とする。 我々の研究は、階層型メモリリプレイベースのCLの設計空間を初めて探求し、エッジデバイスでコスト効率を達成するための洞察を得た。 我々は,資源状態に基づいてCLシステムを動的に構成し,コスト効率を最大化することにより,CLフレームワークに対する洞察を注意深く統合するシステムランタイムであるMiroを紹介する。 この目標を達成するために、Miroは、精度とエネルギーのトレードオフを明確にしたパラメータのオンラインプロファイリングを行い、オーバーヘッドの少ない最適な値に適応する。 大規模な評価の結果、Miroは私たちが構築するベースラインシステムを大幅に上回り、高いコスト効率を実現している。

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