論文の概要: Impact of ML Optimization Tactics on Greener Pre-Trained ML Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12878v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 16:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 13:10:09.660431
• Title: Impact of ML Optimization Tactics on Greener Pre-Trained ML Models
• Title（参考訳）: ML最適化戦術がよりグリーンな事前学習MLモデルに及ぼす影響
• Authors: Alexandra González Álvarez, Joel Castaño, Xavier Franch, Silverio Martínez-Fernández,
• Abstract要約: 本研究の目的は,画像分類データセットと事前学習モデルの解析,最適化モデルと非最適化モデルを比較して推論効率を向上させること,最適化の経済的影響を評価することである。 画像分類におけるPyTorch最適化手法(動的量子化、トーチ・コンパイル、局所プルーニング、グローバルプルーニング)と42のHugging Faceモデルの影響を評価するための制御実験を行った。 動的量子化は推論時間とエネルギー消費の大幅な削減を示し、大規模システムに非常に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.78148962732881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Given the fast-paced nature of today's technology, which has surpassed human performance in tasks like image classification, visual reasoning, and English understanding, assessing the impact of Machine Learning (ML) on energy consumption is crucial. Traditionally, ML projects have prioritized accuracy over energy, creating a gap in energy consumption during model inference. Aims: This study aims to (i) analyze image classification datasets and pre-trained models, (ii) improve inference efficiency by comparing optimized and non-optimized models, and (iii) assess the economic impact of the optimizations. Method: We conduct a controlled experiment to evaluate the impact of various PyTorch optimization techniques (dynamic quantization, torch.compile, local pruning, and global pruning) to 42 Hugging Face models for image classification. The metrics examined include GPU utilization, power and energy consumption, accuracy, time, computational complexity, and economic costs. The models are repeatedly evaluated to quantify the effects of these software engineering tactics. Results: Dynamic quantization demonstrates significant reductions in inference time and energy consumption, making it highly suitable for large-scale systems. Additionally, torch.compile balances accuracy and energy. In contrast, local pruning shows no positive impact on performance, and global pruning's longer optimization times significantly impact costs. Conclusions: This study highlights the role of software engineering tactics in achieving greener ML models, offering guidelines for practitioners to make informed decisions on optimization methods that align with sustainability goals.
• Abstract（参考訳）: 背景: 画像分類、視覚的推論、英語理解といったタスクにおいて人間のパフォーマンスを上回った今日の技術の急速な影響を考えると、機械学習(ML)がエネルギー消費に与える影響を評価することが重要である。 伝統的に、MLプロジェクトはエネルギーよりも精度を優先し、モデル推論中にエネルギー消費のギャップを生じさせる。 Aims: この研究の目的は 一 画像分類データセット及び事前学習モデルの分析。 2最適化モデルと非最適化モデルを比較して推論効率を向上させること。 三 最適化の経済的影響を評価すること。 方法: 画像分類におけるPyTorch最適化手法(動的量子化, torch.compile, 局所プルーニング, グローバルプルーニング)と42Hugging Faceモデルの影響を評価するための制御実験を行った。 調査対象のメトリクスは、GPU利用率、電力とエネルギー消費、正確性、時間、計算複雑性、経済コストである。 これらのモデルは、これらのソフトウェアエンジニアリング戦術の効果を定量化するために繰り返し評価される。 結果: 動的量子化は推論時間とエネルギー消費の大幅な削減を示し, 大規模システムに非常に適している。 さらに torch.compile は精度とエネルギーのバランスをとる。 対照的に、局所的なプルーニングは性能に肯定的な影響を与えず、グローバルプルーニングの長い最適化時間はコストに大きな影響を及ぼす。 結論: この研究は、グリーンなMLモデルの達成において、ソフトウェアエンジニアリングの戦術が果たす役割を強調し、持続可能性の目標と整合する最適化手法について、実践者が決定を下すためのガイドラインを提供します。

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