Leistungsanalyse von DNN-Server-Overhead für Computer Vision

Core Concepts

Die Leistung von End-to-End-Computer-Vision-Anwendungen wird oft von Datenverarbeitungs- und Datenbewegungsfunktionen dominiert, die konventionell in der Deep-Learning-Systemgestaltung vernachlässigt werden. Diese Arbeit identifiziert wichtige Leistungsengpässe in verschiedenen Anwendungsszenarien und zeigt einen Weg für eine ganzheitlichere Deep-Learning-Systemgestaltung auf.

Abstract

Diese Studie untersucht die Leistungsauswirkungen von DNN-Inferenz-Overhead für Computer-Vision-Anwendungen, die auf modernen Server-Systemen ausgeführt werden. Die Autoren führen eine umfassende Bewertung verschiedener Computer-Vision-Aufgaben durch, darunter Bildklassifizierung, Segmentierung, Objekterkennung, Tiefenschätzung und komplexere Verarbeitungspipelines mit mehreren DNNs. Die Ergebnisse zeigen konsistent, dass die End-to-End-Anwendungsleistung leicht von Datenverarbeitungs- und Datenbewegungsfunktionen dominiert werden kann (bis zu 56% der End-to-End-Latenz bei einem mittelgroßen Bild und ~80% Auswirkung auf den Systemdurchsatz bei einem großen Bild), obwohl diese Funktionen in der Deep-Learning-Systemgestaltung üblicherweise übersehen werden. Die Autoren untersuchen auch verschiedene Hardwaresysteme für DNN-Serving-Systeme, einschließlich CPU-GPU, GPU-only und CPU-Multi-GPU-Systeme, um das Skalierungsverhalten zu untersuchen. Darüber hinaus optimieren sie eine Computer-Vision-Pipeline mit zwei DNN-Inferenz-Aufrufen (Erkennung und dann Identifizierung) und erzielen eine 2,25-fach höhere Leistung im Vergleich zu früheren Arbeiten.

Stats

Die Preprocessing-Phase kann bis zu 56% der Zeit in Anspruch nehmen, die für die Verarbeitung einer DNN-Inferenz-Anfrage in einem mittelgroßen Bild benötigt wird. Die Preprocessing-Phase kann bis zu 97% der Gesamtlatenz in einem großen Bild ausmachen. Der Anteil der Zeit, der für die DNN-Inferenz aufgewendet wird, steigt mit zunehmenden Inferenz-FLOPs. Bei hoher Parallelität kann das Anstehen bis zu 60% der Gesamtlatenz ausmachen.

Quotes

"Selbst mit beschleunigter GPU-Preprocessing und Bildgrößen aus dem ImageNet-Datensatz dominiert das Preprocessing die Gesamtlatenz." "Mit der Steigerung der Leistung aktueller Deep-Learning-Beschleuniger, insbesondere von GPUs, ist klar, dass es abnehmende Erträge gibt, wenn man sich nur auf die Optimierung der Deep-Learning-Leistung konzentriert. Stattdessen ist jetzt eine ganzheitlichere Optimierung erforderlich, die auch die zusätzlichen rechenintensiven Preprocessing-Aufgaben einbezieht, insbesondere für Computer Vision."

Key Insights Distilled From

Beyond Inference

by Ahmed F. Abo... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12981.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Leistung von DNN-Serving-Systemen für andere Anwendungsdomänen wie Sprache oder Empfehlungssysteme zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf andere Anwendungsdomänen wie Sprache oder Empfehlungssysteme übertragen werden, um die Leistung von DNN-Serving-Systemen zu verbessern. Zum Beispiel könnten ähnliche Analysemethoden angewendet werden, um die Performance-Engpässe in diesen spezifischen Anwendungsdomänen zu identifizieren. Durch eine gründliche Bewertung der Systemoverheads, insbesondere im Hinblick auf Preprocessing-Funktionen und Datenbewegungen, können Optimierungen vorgenommen werden, um die Gesamtleistung zu steigern. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse über die Skalierung mit mehreren GPUs genutzt werden, um die Leistung in anderen Anwendungsdomänen zu verbessern, indem zusätzliche Hardware-Beschleuniger implementiert werden.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Leistung von Preprocessing-Funktionen weiter zu steigern?

Um die Leistung von Preprocessing-Funktionen weiter zu steigern, könnten die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um gezielte Optimierungen vorzunehmen. Zum Beispiel könnten Hardware-Beschleuniger oder spezielle Systemarchitekturen entwickelt werden, die auf die Anforderungen von Preprocessing-Funktionen zugeschnitten sind. Durch die Implementierung von effizienten Datenmanipulationsalgorithmen und die Nutzung von speziellen Hardware-Ressourcen wie dedizierten Decodern oder schnelleren Speicherlösungen könnten Preprocessing-Funktionen beschleunigt werden. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse über die Energieeffizienz genutzt werden, um energieeffiziente Preprocessing-Methoden zu entwickeln und so die Gesamtleistung zu verbessern.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Energieeffizienz von DNN-Serving-Systemen zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können genutzt werden, um die Energieeffizienz von DNN-Serving-Systemen zu verbessern, indem gezielte Optimierungen vorgenommen werden. Zum Beispiel könnten effizientere Hardware-Beschleuniger oder Systemarchitekturen entwickelt werden, die weniger Energie verbrauchen, aber dennoch eine hohe Leistung bieten. Durch die Identifizierung von Energieverbrauchs-Mustern in Preprocessing-Funktionen und DNN-Inferenzprozessen könnten gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um den Energieverbrauch zu optimieren. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse über die Energieeffizienz genutzt werden, um adaptive Energieverwaltungstechniken zu implementieren, die die Ressourcennutzung dynamisch anpassen, um eine optimale Leistung bei minimaler Energie zu gewährleisten.