Fugu-MT 論文翻訳(概要): REDS: Resource-Efficient Deep Subnetworks for Dynamic Resource Constraints

論文の概要: REDS: Resource-Efficient Deep Subnetworks for Dynamic Resource Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13349v2
Date: Wed, 20 Mar 2024 10:21:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-21 22:17:48.064659
Title: REDS: Resource-Efficient Deep Subnetworks for Dynamic Resource Constraints
Title（参考訳）: REDS:動的資源制約のための資源効率の良いディープサブネットワーク
Authors: Francesco Corti, Balz Maag, Joachim Schauer, Ulrich Pferschy, Olga Saukh,
Abstract要約: 最先端の機械学習パイプラインは、実行時に適応できないリソースに依存しないモデルを生成する。本稿では,資源効率の高いDeep Subnetworks (REDS) を導入し,変動資源へのモデル適応に取り組む。本稿では,サブモデルのテストセット精度の観点から,REDSの優れた性能を示す理論的結果と実証的証拠を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9209462960232235
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Deep models deployed on edge devices frequently encounter resource variability, which arises from fluctuating energy levels, timing constraints, or prioritization of other critical tasks within the system. State-of-the-art machine learning pipelines generate resource-agnostic models, not capable to adapt at runtime. In this work we introduce Resource-Efficient Deep Subnetworks (REDS) to tackle model adaptation to variable resources. In contrast to the state-of-the-art, REDS use structured sparsity constructively by exploiting permutation invariance of neurons, which allows for hardware-specific optimizations. Specifically, REDS achieve computational efficiency by (1) skipping sequential computational blocks identified by a novel iterative knapsack optimizer, and (2) leveraging simple math to re-arrange the order of operations in REDS computational graph to take advantage of the data cache. REDS support conventional deep networks frequently deployed on the edge and provide computational benefits even for small and simple networks. We evaluate REDS on seven benchmark architectures trained on the Visual Wake Words, Google Speech Commands, Fashion-MNIST and CIFAR10 datasets, and test on four off-the-shelf mobile and embedded hardware platforms. We provide a theoretical result and empirical evidence for REDS outstanding performance in terms of submodels' test set accuracy, and demonstrate an adaptation time in response to dynamic resource constraints of under 40$\mu$s, utilizing a 2-layer fully-connected network on Arduino Nano 33 BLE.
Abstract（参考訳）: エッジデバイスにデプロイされるディープモデルは、しばしばリソースの変動に遭遇する。これは、変動するエネルギーレベル、タイミング制約、システム内の他の重要なタスクの優先順位付けから生じる。最先端の機械学習パイプラインは、実行時に適応できないリソースに依存しないモデルを生成する。本研究では,資源効率の高いDeep Subnetworks (REDS) を導入し,変動資源へのモデル適応に取り組む。最先端とは対照的に、REDSは、ハードウェア固有の最適化を可能にするニューロンの置換不変性を利用して構成的に構造化されたスパーシリティを使用する。具体的には、(1)新しい反復的なknapsackオプティマイザによって識別される逐次計算ブロックをスキップし、(2)単純な数学を活用して、REDS計算グラフの演算順序を再アレンジし、データキャッシュを利用する。 REDSは、エッジに頻繁にデプロイされる従来のディープネットワークをサポートし、小さくて単純なネットワークに対しても計算上の利点を提供する。我々は、Visual Wake Words、Google Speech Commands、Fashion-MNIST、CIFAR10データセットでトレーニングされた7つのベンチマークアーキテクチャ上でREDSを評価し、市販のモバイルおよび組み込みハードウェアプラットフォームでテストする。 Arduino Nano 33 BLE上の2層完全接続ネットワークを用いて,サブモデルテストセットの精度でREDSの優れた性能を示す理論的結果と実証的証拠を提供し,40$\mu$s以下の動的リソース制約に対応する適応時間を示す。

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