論文の概要: SwapNet: Efficient Swapping for DNN Inference on Edge AI Devices Beyond
the Memory Budget
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16757v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 05:29:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 16:07:51.922037
- Title: SwapNet: Efficient Swapping for DNN Inference on Edge AI Devices Beyond
the Memory Budget
- Title（参考訳）: SwapNet: メモリ予算を越えたエッジAIデバイス上でのDNN推論のための効率的なスワッピング
- Authors: Kun Wang, Jiani Cao, Zimu Zhou and Zhenjiang Li
- Abstract要約: エッジ人工知能(AI)デバイス上のディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまな自律的なモバイルコンピューティングアプリケーションを可能にする。
モデル圧縮やクラウドオフロードといった既存のソリューションは、DNN推論のメモリフットプリントを減らす。
We developed SwapNet, a efficient block swapping ecosystem for edge AI devices。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.63754969602021
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Executing deep neural networks (DNNs) on edge artificial intelligence (AI)
devices enables various autonomous mobile computing applications. However, the
memory budget of edge AI devices restricts the number and complexity of DNNs
allowed in such applications. Existing solutions, such as model compression or
cloud offloading, reduce the memory footprint of DNN inference at the cost of
decreased model accuracy or autonomy. To avoid these drawbacks, we divide DNN
into blocks and swap them in and out in order, such that large DNNs can execute
within a small memory budget. Nevertheless, naive swapping on edge AI devices
induces significant delays due to the redundant memory operations in the DNN
development ecosystem for edge AI devices. To this end, we develop SwapNet, an
efficient DNN block swapping middleware for edge AI devices. We systematically
eliminate the unnecessary memory operations during block swapping while
retaining compatible with the deep learning frameworks, GPU backends, and
hardware architectures of edge AI devices. We further showcase the utility of
SwapNet via a multi-DNN scheduling scheme. Evaluations on eleven DNN inference
tasks in three applications demonstrate that SwapNet achieves almost the same
latency as the case with sufficient memory even when DNNs demand 2.32x to 5.81x
memory beyond the available budget. The design of SwapNet also provides novel
and feasible insights for deploying large language models (LLMs) on edge AI
devices in the future.
- Abstract（参考訳）: エッジ人工知能(AI)デバイス上でのディープニューラルネットワーク(DNN)の実行は、さまざまな自律的なモバイルコンピューティングアプリケーションを可能にする。
しかし、エッジAIデバイスのメモリ予算は、そのようなアプリケーションで許されるDNNの数と複雑さを制限する。
モデル圧縮やクラウドオフロードといった既存のソリューションは、モデル精度や自律性の低下を犠牲にして、DNN推論のメモリフットプリントを削減する。
これらの欠点を回避するため、DNNをブロックに分割し、大きなDNNが小さなメモリ予算で実行できるように順番に入れ替える。
それでも、エッジAIデバイスへのナイーブスワップは、エッジAIデバイス用のDNN開発エコシステムにおける冗長なメモリ操作のために、大幅な遅延を引き起こす。
そこで我々は,エッジAIデバイス用のミドルウェアを交換する効率的なDNNブロックであるSwapNetを開発した。
エッジAIデバイスのディープラーニングフレームワーク、GPUバックエンド、ハードウェアアーキテクチャとの互換性を維持しながら、ブロックスワップ時の不要なメモリ操作を体系的に排除します。
さらに,マルチDNNスケジューリング方式によるSwapNetの有用性を示す。
3つのアプリケーションにおける11のDNN推論タスクの評価は、DNNが利用可能な予算を超える2.32倍から5.81倍のメモリを要求する場合でも、SwapNetが十分なメモリを持つ場合とほとんど同じレイテンシを実現することを示した。
SwapNetの設計はまた、将来エッジAIデバイスに大規模言語モデル(LLM)をデプロイするための、斬新で実現可能な洞察を提供する。
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