論文の概要: EdgeSight: Enabling Modeless and Cost-Efficient Inference at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19213v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 04:17:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:36.545425
• Title: EdgeSight: Enabling Modeless and Cost-Efficient Inference at the Edge
• Title（参考訳）: EdgeSight: エッジでのモードレスかつコスト効率の良い推論を実現する
• Authors: ChonLam Lao, Jiaqi Gao, Ganesh Ananthanarayanan, Aditya Akella, Minlan Yu,
• Abstract要約: We propose EdgeSight, a system that a cost- efficient modeless inference at the edge。 実験の結果、EdgeSightは、モードレスサービスのP99レイテンシーにおいて、既存のシステムよりも1.6倍性能が高いことがわかった。 我々のFPGAプロトタイプは、消費電力を最大3.34倍に抑えながら、ある程度の精度で同様の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.110832890670997
• License:
• Abstract: Traditional ML inference is evolving toward modeless inference, which abstracts the complexity of model selection from users, allowing the system to automatically choose the most appropriate model for each request based on accuracy and resource requirements. While prior studies have focused on modeless inference within data centers, this paper tackles the pressing need for cost-efficient modeless inference at the edge -- particularly within its unique constraints of limited device memory, volatile network conditions, and restricted power consumption. To overcome these challenges, we propose EdgeSight, a system that provides cost-efficient EdgeSight serving for diverse DNNs at the edge. EdgeSight employs an edge-data center (edge-DC) architecture, utilizing confidence scaling to reduce the number of model options while meeting diverse accuracy requirements. Additionally, it supports lossy inference in volatile network environments. Our experimental results show that EdgeSight outperforms existing systems by up to 1.6x in P99 latency for modeless services. Furthermore, our FPGA prototype demonstrates similar performance at certain accuracy levels, with a power consumption reduction of up to 3.34x.
• Abstract（参考訳）: 従来のML推論は、ユーザーからのモデル選択の複雑さを抽象化し、精度とリソース要求に基づいて、システムが要求ごとに最適なモデルを自動的に選択できるようにする、モードレス推論に向かって進化している。 これまでの研究では、データセンター内のモデムレス推論に重点を置いてきたが、特にデバイスメモリの制限、揮発性ネットワーク条件、電力消費の制限といった、エッジにおけるコスト効率の悪いモデムレス推論の必要性に対処する。 これらの課題を克服するために、エッジにおけるさまざまなDNNに費用効率のよいEdgeSightを提供するEdgeSightを提案する。 EdgeSightはエッジデータセンタ(エッジDC)アーキテクチャを採用し、信頼性スケーリングを活用して、さまざまな精度要件を満たしながら、モデルオプションの数を削減している。 さらに、揮発性ネットワーク環境における損失推論をサポートする。 実験の結果、EdgeSightは、モードレスサービスのP99レイテンシーにおいて、既存のシステムよりも1.6倍性能が高いことがわかった。 さらに、FPGAの試作機は、消費電力を最大3.34倍に抑えながら、一定の精度で同様の性能を示す。

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