論文の概要: FECoM: A Step towards Fine-Grained Energy Measurement for Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12264v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 17:32:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 13:15:40.127263
- Title: FECoM: A Step towards Fine-Grained Energy Measurement for Deep Learning
- Title（参考訳）: fecom:深層学習のための細粒度エネルギー計測への一歩
- Authors: Saurabhsingh Rajput, Tim Widmayer, Ziyuan Shang, Maria Kechagia,
Federica Sarro, Tushar Sharma
- Abstract要約: 深層学習エネルギー消費測定のためのフレームワークであるFECoM(Fine-fine Energy Consumption Meter)を紹介する。
我々は、最も人気のあるオープンソースDLフレームワークの1つであるFECoMの詳細なエネルギー消費を測定する能力を評価する。
細粒度エネルギー消費測定ツールを設計・実装する際に考慮すべき事項,課題,課題について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.37120215795946
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the increasing usage, scale, and complexity of Deep Learning (DL)
models, their rapidly growing energy consumption has become a critical concern.
Promoting green development and energy awareness at different granularities is
the need of the hour to limit carbon emissions of DL systems. However, the lack
of standard and repeatable tools to accurately measure and optimize energy
consumption at a fine granularity (e.g., at method level) hinders progress in
this area. In this paper, we introduce FECoM (Fine-grained Energy Consumption
Meter), a framework for fine-grained DL energy consumption measurement.
Specifically, FECoM provides researchers and developers a mechanism to profile
DL APIs. FECoM addresses the challenges of measuring energy consumption at
fine-grained level by using static instrumentation and considering various
factors, including computational load and temperature stability. We assess
FECoM's capability to measure fine-grained energy consumption for one of the
most popular open-source DL frameworks, namely TensorFlow. Using FECoM, we also
investigate the impact of parameter size and execution time on energy
consumption, enriching our understanding of TensorFlow APIs' energy profiles.
Furthermore, we elaborate on the considerations, issues, and challenges that
one needs to consider while designing and implementing a fine-grained energy
consumption measurement tool. We hope this work will facilitate further
advances in DL energy measurement and the development of energy-aware practices
for DL systems.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)モデルの使用量、規模、複雑さの増大に伴い、その急速なエネルギー消費は重要な関心事となっている。
異なる粒度でのグリーン開発とエネルギー意識の促進は、dlシステムの二酸化炭素排出量を制限する時間の必要性である。
しかし、エネルギー消費を正確に測定し、最適化するための標準的かつ繰り返し可能なツールがない(例えば、メソッドレベルで)ため、この分野の進歩は妨げられる。
本稿では,微細なDLエネルギー消費測定のためのフレームワークであるFECoM(Fine-fine Energy Consumption Meter)を紹介する。
具体的には、FECoMは研究者と開発者にDL APIをプロファイルするメカニズムを提供する。
FECoMは、静的計測を用いて、計算負荷や温度安定性など様々な要因を考慮し、エネルギー消費をきめ細かいレベルで測定するという課題に対処する。
我々は、最も人気のあるオープンソースDLフレームワークの1つであるTensorFlowに対して、FECoMの詳細なエネルギー消費を測定する能力を評価する。
また、FECoMを用いて、パラメータサイズと実行時間がエネルギー消費に与える影響を調査し、TensorFlow APIのエネルギープロファイルの理解を深める。
さらに,細粒度エネルギー消費測定ツールの設計と実装において考慮すべき考慮事項,課題,課題について詳述する。
本研究は, DLエネルギー測定のさらなる進歩と, DLシステムのための省エネ実践の展開を期待する。
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