論文の概要: Characterizing Accuracy Trade-offs of EEG Applications on Embedded HMPs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09867v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 10:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 16:03:25.307364
- Title: Characterizing Accuracy Trade-offs of EEG Applications on Embedded HMPs
- Title（参考訳）: 埋め込みHMPにおける脳波アプリケーションの精度トレードオフ特性
- Authors: Zain Taufique, Muhammad Awais Bin Altaf, Antonio Miele, Pasi
Liljeberg, Anil Kanduri
- Abstract要約: 本稿では,脳波アプリケーションの性能・精度のトレードオフを,様々な近似,パワー,性能レベルで評価する。
本研究では,3つの脳波アプリケーション(てんかん発作性青少年,睡眠段階分類,ストレス検出)の誤差レジリエンスを特徴付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.889929749760388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Electroencephalography (EEG) recordings are analyzed using battery-powered
wearable devices to monitor brain activities and neurological disorders. These
applications require long and continuous processing to generate feasible
results. However, wearable devices are constrained with limited energy and
computation resources, owing to their small sizes for practical use cases.
Embedded heterogeneous multi-core platforms (HMPs) can provide better
performance within limited energy budgets for EEG applications. Error
resilience of the EEG application pipeline can be exploited further to maximize
the performance and energy gains with HMPs. However, disciplined tuning of
approximation on embedded HMPs requires a thorough exploration of the
accuracy-performance-power trade-off space. In this work, we characterize the
error resilience of three EEG applications, including Epileptic Seizure
Detection, Sleep Stage Classification, and Stress Detection on the real-world
embedded HMP test-bed of the Odroid XU3 platform. We present a combinatorial
evaluation of power-performance-accuracy trade-offs of EEG applications at
different approximation, power, and performance levels to provide insights into
the disciplined tuning of approximation in EEG applications on embedded
platforms.
- Abstract（参考訳）: 脳波(eeg)記録は、バッテリー駆動のウェアラブルデバイスを用いて脳活動や神経疾患を監視する。
これらのアプリケーションは、実現可能な結果を生成するのに長く連続的な処理を必要とする。
しかしながら、ウェアラブルデバイスは、実用ユースケースの小さなサイズのため、限られたエネルギーと計算資源で制約されている。
組み込みヘテロジニアスマルチコアプラットフォーム(HMP)は、EEGアプリケーションのための限られたエネルギー予算内で、より良いパフォーマンスを提供できる。
EEGアプリケーションパイプラインのエラーレジリエンスをさらに活用して,HMPの性能とエネルギ向上を最大化することができる。
しかし、組み込みHMPに対する近似の規律的なチューニングは、精度と性能のトレードオフ空間を徹底的に調べる必要がある。
本研究は,Odroid XU3 プラットフォームの実世界の組み込み HMP テストベッド上での懐疑的サイズール検出,睡眠段階分類,ストレス検出を含む3つの脳波アプリケーションのエラーレジリエンスを特徴付ける。
本稿では,様々な近似,出力,性能レベルでの脳波アプリケーションのパワー・パフォーマンス・精度トレードオフの組合せ評価を行い,組み込みプラットフォーム上での脳波アプリケーションの近似の規律的なチューニングについて考察する。
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