Exploiting Processor Heterogeneity to Improve Throughput and Reduce Latency for Deep Neural Network Inference
Notice bibliographique
Résumé
The growing popularity of Deep Neural Networks (DNNs) in a variety of domains, including computer vision, natural language processing, and predictive analytics, has led to an increase in the demand for computing resources. Graphics Processing Units (GPUs) are widely used for training and inference of DNNs. However, this exclusive use can quickly lead to saturation of GPU resources while CPU resources remain underutilized. This paper proposes a performance evaluation of a solution that exploits processor heterogeneity by combining the computational power of GPUs and CPUs. A solution is proposed for distributing the computational load across the different processors to optimize their utilization and achieve better performance. A solution for partitioning a DNN model with different computational resources is proposed. This solution transfers part of the load from the GPUs to the CPUs when necessary to reduce latency and increase throughput. The partitioning of DNN models is performed using METIS to balance the computational load to be distributed among the different resources while minimizing communication. The experimental results show that latency and throughput are improved for a number of DNN models. Potential applications include real-time processing systems such as autonomous vehicles, drones, and video surveillance systems where minimizing latency and maximizing throughput are critical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».