Energieeffizientes Deep Learning am Edge: Neue Ansätze und positive Auswirkungen

Energieeffizientes Deep Learning am Edge: Neue Ansätze und positive Auswirkungen

(TOC)

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung in das Thema
2. Was ist Deep Learning am Edge?
3. Energieeffizienz bei der DNA-Inferenz
4. Der Ansatz der Approximation
5. Die Bedeutung der einzelnen Subsysteme
6. Das Ziel der Approximationssysteme
7. Unsere Hauptbeiträge
8. Experimentelle Prototypen und Evaluierung
9. Vergleich mit individuellen Approximationen
10. Fazit und Ausblick

🤔 Was ist Deep Learning am Edge?

Deep Learning am Edge bezieht sich auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) Modellen auf Edge-Geräten oder Endbenutzergeräten. Hierzu zählen Smart Citys, autonomes Fahren, Smart Homes, Virtual Reality und Spracherkennung. Diese Modelle laufen auf leistungsstarken, aber stromsparenden Geräten, die mit Batterien betrieben werden. Dieser Ansatz ermöglicht eine lokale Verarbeitung von Daten und trägt zur Effizienzsteigerung bei.

🔋 Energieeffizienz bei der DNA-Inferenz

Energieeffizienz ist eine wichtige Anforderung für Edge-Geräte. Obwohl Deep Neural Networks (DNNs) für verschiedene Anwendungen eine hohe Genauigkeit erreichen, sind sie aufgrund ihrer hohen Rechenkomplexität und Energieverbrauch eine Herausforderung für stromsparende Geräte. DNA-Inferenzalgorithmen, die für visuelle Analyseanwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildsegmentierung verwendet werden, sind fehlerresistent und zeigen eine hohe Widerstandsfähigkeit gegenüber Approximationen.

🎯 Der Ansatz der Approximation

Im Bereich der Approximation konzentriert sich die Forschung üblicherweise auf die Computer- oder Prozessorebene eines Geräts. Wir sind der Ansicht, dass eine ganzheitliche Optimierung aller Subsysteme eines eingebetteten Systems, einschließlich Compute, Speicher, Sensorik und Kommunikation, eine bessere Energieeffizienz ermöglicht. Unser Fokus liegt daher auf der Entwicklung eines Approximationssystems für energieeffiziente Inferenz am Edge.

💡 Unsere Hauptbeiträge

Unser Ansatz ist der erste seiner Art und präsentiert ein Approximationssystem für energieeffiziente Inferenz am Edge. Wir haben Approximationen in verschiedenen Subsystemen eingeführt und zwei separate Varianten namens "cam Edge" und "cam cloud" entwickelt. Durch Experimente konnten wir eine Energieeinsparung von bis zu 4X nachweisen. Unser Ansatz ermöglicht eine individuelle Modulation der Approximationsniveaus und eine Qualität-Energie-Sensitivitätsanalyse, um das beste Ergebnis zu erzielen.

🏭 Experimentelle Prototypen und Evaluierung

Wir haben einen experimentellen Prototyp auf einem Intel FPGA-Board implementiert und 14 verschiedene neuronale Netzwerke getestet. Unsere Evaluation umfasst Klassifikations-, Objekterkennungs- und Segmentationsanwendungen. Der Vergleich mit individuellen Approximationen zeigt, dass unser Approximationssystem die beste Energieeinsparung erzielt.

⚖️ Vergleich mit individuellen Approximationen

Unser Approximationssystem "axis" erzielt eine höhere Energieeinsparung als einzelne Approximationen in verschiedenen Subsystemen. Die Kombination von Approximationen in Sensorik, Speicher, Compute und Kommunikation ermöglicht eine optimale Energieeffizienz. Wir haben Experimente mit unterschiedlichen Qualitätsverlustgrenzen durchgeführt und zeigen, dass axis die beste Lösung ist.

📚 Fazit und Ausblick

Die Entwicklung von Approximationssystemen für energieeffiziente Inferenz am Edge ist ein vielversprechender Ansatz, um die Energieeffizienz von Edge-Geräten zu verbessern. Unsere Forschung hat gezeigt, dass eine ganzheitliche Optimierung aller Subsysteme zu signifikanten Energieeinsparungen führen kann. Wir werden unsere Arbeit fortsetzen, um weitere Optimierungsmöglichkeiten zu finden und die Effizienz von Deep Learning am Edge weiter zu verbessern.

🔗 Ressourcen

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