모델 배포 전략이 Edge AI의 지연 시간과 모델 성능에 미치는 영향

Conceptos Básicos

Edge AI 환경에서 다양한 블랙박스 배포 연산자(분할, 양자화, 조기 종료)와 배포 계층(모바일, 엣지, 클라우드)의 조합이 지연 시간과 모델 성능 간의 최적의 균형을 달성하는 데 도움이 될 수 있다.

Resumen

이 연구는 Edge AI 환경에서 다양한 블랙박스 배포 연산자(분할, 양자화, 조기 종료)와 배포 계층(모바일, 엣지, 클라우드)의 조합이 지연 시간과 모델 성능 간의 최적의 균형을 달성하는 데 도움이 될 수 있는지 실험적으로 평가합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다:

• 단일 계층 배포 전략의 성능 영향 분석(RQ1)
• 양자화 연산자의 성능 영향 분석(RQ2)
• 조기 종료 연산자의 성능 영향 분석(RQ3)
• 모델 분할 연산자의 성능 영향 분석(RQ4)
• 하이브리드 연산자의 성능 영향 분석(RQ5)

실험 결과, 엣지 계층에서 양자화와 조기 종료를 결합한 하이브리드 연산자가 빠른 지연 시간이 필요할 때 중간 수준의 정확도 손실로 선호될 수 있다. 그러나 정확도 손실을 최소화해야 하는 경우 MLOps 엔지니어는 엣지에서 양자화 연산자만 사용하는 것이 좋다. 모바일 CPU/RAM 리소스가 제한된 시나리오에서는 모바일-엣지 분할이 모바일 배포보다 선호된다. 입력 데이터 크기가 작은 모델(FCN)의 경우 클라우드 배포가 모바일/엣지 배포 및 분할 전략보다 더 나은 대안이 될 수 있다. 입력 데이터 크기가 큰 모델(ResNet, ResNext, DUC)의 경우 클라우드/모바일보다 더 높은 네트워크/계산 기능을 가진 엣지 계층이 더 실용적인 옵션이 될 수 있다.

Estadísticas

모바일 CPU/RAM 리소스가 제한된 시나리오에서 모바일-엣지 분할이 모바일 배포보다 선호된다.
입력 데이터 크기가 작은 모델(FCN)의 경우 클라우드 배포가 모바일/엣지 배포 및 분할 전략보다 더 나은 대안이 될 수 있다.
입력 데이터 크기가 큰 모델(ResNet, ResNext, DUC)의 경우 클라우드/모바일보다 더 높은 네트워크/계산 기능을 가진 엣지 계층이 더 실용적인 옵션이 될 수 있다.

Citas

없음

Ideas clave extraídas de

On the Impact of Black-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance

by Jaskirat Sin... a las arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17154.pdf

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