Dual-Pronged Deep Learning Preprocessing on Heterogeneous Platforms With CPU, Accelerator and CSD
Notice bibliographique
Résumé
For image-related deep learning tasks, the first step often involves reading data from external storage and performing preprocessing on the CPU. As accelerator speed increases and the number of single compute node accelerators increases, the computing and data transfer capabilities gap between accelerators and CPUs gradually increases. Data reading and preprocessing become progressively the bottleneck of these tasks. Our work, DDLP, addresses the data computing and transfer bottleneck of deep learning preprocessing using Computable Storage Devices (CSDs). DDLP allows the CPU and CSD to efficiently parallelize preprocessing from both ends of the datasets, respectively. To this end, we propose two adaptive dynamic selection strategies to make DDLP control the accelerator to automatically read data from different sources. The two strategies trade-off between consistency and efficiency. DDLP achieves sufficient computational overlap between CSD data preprocessing and CPU preprocessing, accelerator computation, and accelerator data reading. In addition, DDLP leverages direct storage technology to enable efficient SSD-to-accelerator data transfer. In addition, DDLP reduces the use of expensive CPU and DRAM resources with more energy-efficient CSDs, alleviating preprocessing bottlenecks while significantly reducing power consumption. Extensive experimental results show that DDLP can improve learning speed by up to 23.5% on ImageNet Dataset while reducing energy consumption by 19.7% and CPU and DRAM usage by 37.6%. DDLP also improves the learning speed by up to 27.6% on the Cifar-10 dataset.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».