論文の概要: Watt For What: Rethinking Deep Learning's Energy-Performance Relationship
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06522v2
- Date: Tue, 17 Sep 2024 14:30:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 22:50:44.596319
- Title: Watt For What: Rethinking Deep Learning's Energy-Performance Relationship
- Title（参考訳）: Watt For What: Rethinking Deep Learning's Energy-Performance Relationship
- Authors: Shreyank N Gowda, Xinyue Hao, Gen Li, Shashank Narayana Gowda, Xiaobo Jin, Laura Sevilla-Lara,
- Abstract要約: 深層学習モデルのモデル精度と消費電力のトレードオフについて検討する。
使用電力単位当たりの精度を評価することにより、より小型でエネルギー効率の高いモデルが研究を著しく高速化できることを示す。
この研究は、より公平な研究環境に寄与し、より小さなエンティティはより大きなエンティティと効果的に競合できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.505163099299025
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning models have revolutionized various fields, from image recognition to natural language processing, by achieving unprecedented levels of accuracy. However, their increasing energy consumption has raised concerns about their environmental impact, disadvantaging smaller entities in research and exacerbating global energy consumption. In this paper, we explore the trade-off between model accuracy and electricity consumption, proposing a metric that penalizes large consumption of electricity. We conduct a comprehensive study on the electricity consumption of various deep learning models across different GPUs, presenting a detailed analysis of their accuracy-efficiency trade-offs. By evaluating accuracy per unit of electricity consumed, we demonstrate how smaller, more energy-efficient models can significantly expedite research while mitigating environmental concerns. Our results highlight the potential for a more sustainable approach to deep learning, emphasizing the importance of optimizing models for efficiency. This research also contributes to a more equitable research landscape, where smaller entities can compete effectively with larger counterparts. This advocates for the adoption of efficient deep learning practices to reduce electricity consumption, safeguarding the environment for future generations whilst also helping ensure a fairer competitive landscape.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、画像認識から自然言語処理に至るまで、前例のないレベルの精度を達成することによって、様々な分野に革命をもたらした。
しかし、そのエネルギー消費の増加は、環境への影響を懸念し、研究において小さな実体を弱体化させ、世界のエネルギー消費を悪化させている。
本稿では,モデル精度と電力消費のトレードオフを考察し,大容量の電力消費をペナルティ化する指標を提案する。
我々は、様々なGPUにわたる様々なディープラーニングモデルの消費電力に関する総合的な研究を行い、それらの精度と効率のトレードオフを詳細に分析した。
電力消費単位当たりの精度を評価することにより, 環境負荷を軽減しつつ, より小型でエネルギー効率の高いモデルが研究を著しく高速化できることを示す。
我々の結果は、より持続可能なディープラーニングアプローチの可能性を強調し、効率性のためにモデルを最適化することの重要性を強調した。
この研究は、小さなエンティティがより大きなエンティティと効果的に競合できる、より公平な研究ランドスケープにも貢献する。
これは、電力消費を減らすための効率的なディープラーニングの実践の導入を提唱し、将来の世代のための環境の保護と、より公正な競争環境の確保を支援している。
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