論文の概要: Accelerating Local AI on Consumer GPUs: A Hardware-Aware Dynamic Strategy for YOLOv10s

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07928v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 17:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.412397
• Title: Accelerating Local AI on Consumer GPUs: A Hardware-Aware Dynamic Strategy for YOLOv10s
• Title（参考訳）: コンシューマGPU上でのローカルAIの高速化 - YOLOv10のハードウェア対応動的戦略
• Authors: Mahmudul Islam Masum, Miad Islam, Arif I. Sarwat,
• Abstract要約: アーキテクチャ変更を必要としないモデル非依存のアプローチであるTwo-Pass Adaptive Inferenceアルゴリズムを導入する。 5000イメージのCOCOデータセット上では、PyTorch Early-Exitベースラインの1.85倍の高速化を実現し、mAP損失は5.51%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As local AI grows in popularity, there is a critical gap between the benchmark performance of object detectors and their practical viability on consumer-grade hardware. While models like YOLOv10s promise real-time speeds, these metrics are typically achieved on high-power, desktop-class GPUs. This paper reveals that on resource-constrained systems, such as laptops with RTX 4060 GPUs, performance is not compute-bound but is instead dominated by system-level bottlenecks, as illustrated by a simple bottleneck test. To overcome this hardware-level constraint, we introduce a Two-Pass Adaptive Inference algorithm, a model-independent approach that requires no architectural changes. This study mainly focuses on adaptive inference strategies and undertakes a comparative analysis of architectural early-exit and resolution-adaptive routing, highlighting their respective trade-offs within a unified evaluation framework. The system uses a fast, low-resolution pass and only escalates to a high-resolution model pass when detection confidence is low. On a 5000-image COCO dataset, our method achieves a 1.85x speedup over a PyTorch Early-Exit baseline, with a modest mAP loss of 5.51%. This work provides a practical and reproducible blueprint for deploying high-performance, real-time AI on consumer-grade devices by shifting the focus from pure model optimization to hardware-aware inference strategies that maximize throughput.
• Abstract（参考訳）: ローカルAIが普及するにつれて、オブジェクト検出器のベンチマーク性能と、コンシューマグレードのハードウェア上での実用性の間には、重大なギャップがある。 YOLOv10sのようなモデルは、リアルタイムのスピードを約束するが、これらのメトリクスは通常、高出力のデスクトップクラスのGPUで達成される。 本稿では,RTX 4060 GPUを搭載したラップトップなどの資源制約システムにおいて,性能は計算バウンドではなく,単純なボトルネックテストによって示されるようなシステムレベルのボトルネックに支配されていることを示す。 このハードウェアレベルの制約を克服するために、アーキテクチャの変更を必要としないモデルに依存しないアプローチであるTwo-Pass Adaptive Inferenceアルゴリズムを導入する。 本研究は主に適応型推論戦略に焦点をあて、アーキテクチャの早期実行と分解適応ルーティングの比較分析を行い、統一評価フレームワークにおけるそれぞれのトレードオフを強調した。 このシステムは高速で低解像度のパスを使用し、検出信頼度が低い場合にのみ高解像度のパスにエスカレートする。 5000イメージのCOCOデータセット上では、PyTorch Early-Exitベースラインの1.85倍の高速化を実現し、mAP損失は5.51%である。 この作業は、純粋なモデル最適化からスループットを最大化するハードウェア対応推論戦略に焦点を移すことにより、コンシューマグレードデバイスに高性能でリアルタイムなAIをデプロイするための実用的で再現可能な青写真を提供する。

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