論文の概要: The Power of Training: How Different Neural Network Setups Influence the Energy Demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01851v4
• Date: Sat, 05 Oct 2024 06:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:48.990574
• Title: The Power of Training: How Different Neural Network Setups Influence the Energy Demand
• Title（参考訳）: トレーニングの力:ニューラルネットワークのセットアップの違いがエネルギー需要に与える影響
• Authors: Daniel Geißler, Bo Zhou, Mengxi Liu, Sungho Suh, Paul Lukowicz,
• Abstract要約: この研究は、機械学習のトレーニング体制と学習パラダイムのバリエーションがコンピューティングのエネルギー消費に与える影響、特にライフサイクルを考慮したHPCハードウェアに与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.526611783155303
• License:
• Abstract: This work offers a heuristic evaluation of the effects of variations in machine learning training regimes and learning paradigms on the energy consumption of computing, especially HPC hardware with a life-cycle aware perspective. While increasing data availability and innovation in high-performance hardware fuels the training of sophisticated models, it also fosters the fading perception of energy consumption and carbon emission. Therefore, the goal of this work is to raise awareness about the energy impact of general training parameters and processes, from learning rate over batch size to knowledge transfer. Multiple setups with different hyperparameter configurations are evaluated on three different hardware systems. Among many results, we have found out that even with the same model and hardware to reach the same accuracy, improperly set training hyperparameters consume up to 5 times the energy of the optimal setup. We also extensively examined the energy-saving benefits of learning paradigms including recycling knowledge through pretraining and sharing knowledge through multitask training.
• Abstract（参考訳）: この研究は、機械学習のトレーニング体制と学習パラダイムのバリエーションがコンピューティングのエネルギー消費に与える影響、特にライフサイクルを意識したHPCハードウェアに与える影響のヒューリスティックな評価を提供する。 高性能ハードウェアにおけるデータ可用性とイノベーションの増大は、洗練されたモデルのトレーニングを促進する一方で、エネルギー消費と二酸化炭素排出に対する認識の薄れを助長する。 そこで本研究の目的は,バッチサイズを超える学習率から知識伝達に至るまで,一般的なトレーニングパラメータやプロセスのエネルギー的影響に対する意識を高めることである。 異なるハイパーパラメータ構成の複数のセットアップを3つの異なるハードウェアシステムで評価する。 その結果,同じモデルとハードウェアで同じ精度に到達しても,トレーニングハイパーパラメータは最適設定の5倍のエネルギーを消費することがわかった。 また,マルチタスク学習による知識の事前学習と共有を通じて,リサイクル知識を含む学習パラダイムの省エネ効果についても検討した。

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