MLPerfベンチマークの解説

ベンチマークテーブル

ベンチマークテーブルの概要

エッジコンピューティングとは何ですか？

ML Perf ベンチマークとは何ですか？

ML Perf ベンチマークの解説

オフラインモード

サーバーケース

ストリームモード

ベンチマークのメトリクス

ML Perf ベンチマークの測定方法

ストリームモードでの測定

ドラムロードタイムとは何ですか？

キャッシュウォームアップタイムについて

ベンチマーク結果の解釈

90パーセンタイルとは何ですか？

パフォーマンスのみの評価の問題

エッジシステムの設計上の考慮事項

ベンチマークとシステム設計の関連性

エッジとデータセンターの比較

パフォーマンス、消費電力、コストのトレードオフ

環境条件の影響

長期信頼性とセキュリティの考慮事項

チップの長期信頼性について

セキュリティとパフォーマンスの関係

メモリと接続の影響

ベンチマークの有効性と課題

システムレベルでのベンチマークの必要性

アプリケーション固有のベンチマークの重要性

統合されたシステムにおけるベンチマークの適用性

MLパフォーマンスベンチマークとエッジコンピューティング

近年、エッジコンピューティングの重要性が増しています。データセンターから離れた場所での処理能力が求められる中、ML（機械学習）パフォーマンスベンチマークは、エッジ環境における実際の性能評価を支援しています。しかし、ベンチマーク結果を解釈し、システム設計に適用する際には多くの考慮事項があります。

ML Perf ベンチマークの概要

エッジコンピューティングとは何ですか？

エッジコンピューティングは、データセンターから離れた場所での処理を指します。これは、例えば小売店や銀行、監視カメラ、自動車など、様々な場所での処理を含みます。

ML Perf ベンチマークとは何ですか？

ML Perf ベンチマークは、機械学習モデルの推論タスクの性能を測定するためのベンチマークです。これにより、異なるハードウェアやソフトウェアの性能を比較し、適切な選択を行うことができます。

ML Perf ベンチマークの解説

オフラインモード

オフラインモードは、大規模なバッチサイズでの推論を測定します。これは、エッジ環境では現実的ではない場合がありますが、データセンター向けの情報を提供します。

サーバーケース

サーバーケースは、ランダムなリクエストの分布を考慮した推論の性能を測定します。これは、エッジ環境では一般的には適用されません。

ストリームモード

ストリームモードは、単一の推論リクエストごとに性能を測定します。これは、エッジコンピューティングにおける実際の利用状況に近い評価を提供します。

ベンチマークのメトリクス

ML Perf ベンチマークは、レイテンシー（遅延時間）を主なメトリクスとして使用します。しかし、これらのメトリクスの解釈には注意が必要です。

ML Perf ベンチマークの測定方法

ストリームモードでの測定

ストリームモードでは、推論リクエストの送信から結果の受信までのレイテンシーを測定します。ただし、この測定にはいくつかの注意点があります。

ドラムロードタイムとは何ですか？

推論処理の際には、メモリの読み込み時間がレイテンシーに影響します。しかし、これらの読み込み時間は測定に含まれません。

キャッシュウォームアップタイムについて

キャッシュの準備時間もレイテンシーに影響しますが、これも測定には含まれません。

**ベンチマーク結