論文の概要: Benchmarking Edge AI Platforms for High-Performance ML Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14803v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 08:27:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:01:15.763199
- Title: Benchmarking Edge AI Platforms for High-Performance ML Inference
- Title（参考訳）: 高性能ML推論のためのエッジAIプラットフォームベンチマーク
- Authors: Rakshith Jayanth, Neelesh Gupta, Viktor Prasanna,
- Abstract要約: エッジコンピューティングは、通信遅延を減らし、リアルタイム処理を可能にする能力から、高性能で異質なSystem-on-Chipソリューションの興隆を促進している。
現在のアプローチでは、現代的なハードウェアをスケールダウンすることが多いが、ニューラルネットワークワークロードのパフォーマンス特性は、大きく異なる場合がある。
我々は、CPUのみ、CPU/GPU、CPU/NPU統合ソリューション間で、様々な線形代数およびニューラルネットワーク推論タスクのレイテンシとスループットを比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Edge computing's growing prominence, due to its ability to reduce communication latency and enable real-time processing, is promoting the rise of high-performance, heterogeneous System-on-Chip solutions. While current approaches often involve scaling down modern hardware, the performance characteristics of neural network workloads on these platforms can vary significantly, especially when it comes to parallel processing, which is a critical consideration for edge deployments. To address this, we conduct a comprehensive study comparing the latency and throughput of various linear algebra and neural network inference tasks across CPU-only, CPU/GPU, and CPU/NPU integrated solutions. {We find that the Neural Processing Unit (NPU) excels in matrix-vector multiplication (58.6% faster) and some neural network tasks (3.2$\times$ faster for video classification and large language models). GPU outperforms in matrix multiplication (22.6% faster) and LSTM networks (2.7$\times$ faster) while CPU excels at less parallel operations like dot product. NPU-based inference offers a balance of latency and throughput at lower power consumption. GPU-based inference, though more energy-intensive, performs best with large dimensions and batch sizes. We highlight the potential of heterogeneous computing solutions for edge AI, where diverse compute units can be strategically leveraged to boost accurate and real-time inference.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、通信遅延を減らし、リアルタイム処理を可能にする能力から、高性能で異質なSystem-on-Chipソリューションの興隆を促進している。
現在のアプローチでは、現代的なハードウェアをスケールダウンすることが多いが、これらのプラットフォーム上でのニューラルネットワークワークロードのパフォーマンス特性は、特に並列処理に関しては、大きな違いがある。
これを解決するために、CPUのみ、CPU/GPU、CPU/NPU統合ソリューション間で、様々な線形代数およびニューラルネットワーク推論タスクのレイテンシとスループットを比較し、包括的な研究を行う。
ニューラルプロセッシングユニット(NPU)は行列ベクトル乗算(58.6%高速)といくつかのニューラルネットワークタスク(3.2$\times$高速ビデオ分類と大規模言語モデル)に優れています。
GPUは行列乗算(22.6%高速化)とLSTMネットワーク(2.7$\times$高速)で優れ、一方CPUはドット製品のような少ない並列操作で優れている。
NPUベースの推論は、低消費電力でのレイテンシとスループットのバランスを提供する。
GPUベースの推論は、よりエネルギー集約的ではあるが、大きな次元とバッチサイズでベストに機能する。
我々は、エッジAIのための異種コンピューティングソリューションの可能性を強調し、多様な計算ユニットを戦略的に活用して正確でリアルタイムな推論を促進することができる。
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