MAPLE: Microprocessor A Priori for Latency Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Modern deep neural networks must demonstrate state-of-the-art accuracy while exhibiting low latency and energy consumption. As such, neural architecture search (NAS) algorithms take these two constraints into account when generating a new architecture. However, efficiency metrics such as latency are typically hardware dependent requiring the NAS algorithm to either measure or predict the architecture latency. Measuring the latency of every evaluated architecture adds a significant amount of time to the NAS process. Here we propose Microprocessor A Priori for Latency Estimation (MAPLE) that leverages hardware characteristics to predict deep neural network latency on previously unseen hardware devices. MAPLE takes advantage of a novel quantitative strategy to characterize the underlying microprocessor by measuring relevant hardware performance metrics, yielding a fine-grained and expressive hardware descriptor. The CPU-specific performance metrics are also able to characterize GPUs, resulting in a versatile descriptor that does not rely on the availability of hardware counters on GPUs or other deep learning accelerators. We provide experimental insight into this novel strategy. Through this hardware descriptor, MAPLE can generalize to new hardware via a few shot adaptation strategy, requiring as few as 3 samples from the target hardware to yield 6% improvement over state-of-the-art methods requiring as much as 10 samples. Experimental results showed that, increasing the few shot adaptation samples to 10 improves the accuracy significantly over the state-of-the-art methods by 12%. We also demonstrate MAPLE identification of Pareto-optimal DNN architectures exhibit superlative accuracy and efficiency. The proposed technique provides a versatile and practical latency prediction methodology for DNN run-time inference on multiple hardware devices while not imposing any significant overhead for sample collection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».