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核心概念
DynaSplit 是一個雙階段框架，透過動態配置軟硬體參數，在邊緣設備上實現節能的機器學習推理，同時滿足延遲需求。
摘要
這篇研究論文介紹了 DynaSplit，一個針對邊緣人工智慧應用程式設計的節能推理框架。
文獻資訊:
May, D., Tundo, A., Ilager, S., & Brandic, I. (2024). DynaSplit: A Hardware-Software Co-Design Framework for Energy-Aware Inference on Edge. arXiv preprint arXiv:2410.23881v1.
研究目標:
本研究旨在解決在資源受限的邊緣設備上部署機器學習模型時，如何降低能耗並滿足應用程式服務品質需求的挑戰。
方法:
DynaSplit 採用軟硬體協同設計方法，透過動態分割神經網路模型並調整硬體參數（如 CPU 頻率、加速器使用），在邊緣和雲端資源之間分配運算負載。該框架分為兩個階段：
- 離線階段： 使用多目標優化演算法（NSGA-III）探索軟硬體參數空間，找到一組非支配配置方案，這些方案在延遲、能耗和準確性方面取得了良好的平衡。
- 線上階段： 根據使用者請求的服務品質等級（以最大可接受推理延遲表示），從離線階段獲得的非支配配置方案中選擇最節能的方案，並據此配置系統執行推理任務。
主要發現:
- 與僅在雲端運算相比，DynaSplit 可將能耗降低多達 72%，同時滿足約 90% 的請求延遲閾值。
- 小型模型（如 ResNet50 和 MobileNetV2）在邊緣設備上執行效率更高，而大型模型（如 VGG16 和 ViT）則受益於分割運算。
- 硬體配置對推理效能有顯著影響，而識別最佳神經網路分割點具有挑戰性。
結論:
DynaSplit 透過動態配置軟硬體參數，為邊緣人工智慧應用程式提供了一種節能的推理解決方案，同時滿足服務品質需求。
意義:
本研究為邊緣運算中節能機器學習推理提供了一種實用的解決方案，有助於推動邊緣人工智慧應用程式的發展。
限制和未來研究:
- 本研究僅評估了兩種神經網路模型，未來將探索更多模型和應用程式。
- 未來工作將考慮網路頻寬和動態環境因素對系統效能的影響。
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DynaSplit: A Hardware-Software Co-Design Framework for Energy-Aware Inference on Edge
統計資料
DynaSplit 可將能耗降低多達 72%，與僅在雲端運算相比。
DynaSplit 滿足約 90% 的請求延遲閾值。
VGG16 網路包含 22 個層級。
ViT 網路包含 19 個層級。
探索 20% 的搜尋空間足以識別合適的配置。
每個配置的評估結果取樣自 1,000 次推理的平均值。
邊緣節點的功耗測量取樣率為 200 毫秒。
雲端節點的功耗測量取樣率為 20 毫秒。
引述
深入探究
DynaSplit 如何適應更複雜的邊緣運算環境，例如多個邊緣節點和異構資源？
DynaSplit 的設計理念可以透過以下方式擴展至更複雜的邊緣運算環境：
多個邊緣節點： DynaSplit 可以透過將其排程演算法擴展至考慮多個邊緣節點來適應此情境。這需要考慮每個邊緣節點的可用資源（例如，CPU 頻率、加速器可用性和剩餘能量）以及它們與雲端的網路延遲。可以採用分散式排程方法，其中每個邊緣節點都運行 DynaSplit Controller 的一個實例，並根據其本地資訊和全局系統狀態做出排程決策。
異構資源： DynaSplit 可以透過將其搜索空間擴展至包含不同類型的邊緣節點和加速器來處理異構資源。這將需要為每個資源類型定義適當的效能和能耗模型。此外，DynaSplit Solver 需要能夠處理更複雜的搜索空間，並找到針對異構環境最佳化的配置。
動態環境： 在真實世界的邊緣運算環境中，資源可用性和網路條件可能會動態變化。DynaSplit 可以透過採用線上學習技術來適應這些變化，這些技術可以根據觀察到的系統行為動態更新其效能和能耗模型。此外，DynaSplit Controller 可以實作動態重新配置機制，以便在資源可用性或網路條件發生重大變化時遷移正在運行的推論任務。
總之，DynaSplit 提供了一個靈活的框架，可以透過適當的擴展和調整來適應更複雜的邊緣運算環境。
如果模型準確性是主要關注點，DynaSplit 如何權衡能耗和延遲？
當模型準確性成為主要關注點時，DynaSplit 可以透過調整其目標函數和配置選擇演算法來權衡能耗和延遲。以下是一些具體方法：
調整目標函數權重： DynaSplit 的多目標優化問題（MOOP）旨在最小化能耗和延遲，同時最大化準確性。通過調整分配給每個目標的權重，可以優先考慮準確性。例如，可以為準確性分配更高的權重，以確保選擇的配置在滿足 QoS 要求的同時提供最高的準確性，即使這意味著更高的能耗或延遲。
限制搜索空間： 可以限制 DynaSplit 的搜索空間，以僅包含滿足最低準確性要求的配置。這可以透過在離線階段過濾掉不符合準確性閾值的配置來實現。
修改配置選擇演算法： DynaSplit Controller 的配置選擇演算法可以修改為優先考慮準確性。例如，可以修改演算法以選擇滿足 QoS 要求且具有最高準確性的配置，即使它不是最節能或延遲最低的配置。
總之，DynaSplit 提供了靈活性，可以透過調整其目標函數、搜索空間和配置選擇演算法來優先考慮模型準確性，同時仍然考慮能耗和延遲。
DynaSplit 的設計理念如何應用於其他資源受限的運算環境，例如物聯網設備？
DynaSplit 的核心設計理念，即透過硬體-軟體協同設計和動態配置來優化資源受限環境中的機器學習推論，可以應用於物聯網設備等其他運算環境。以下是一些具體的應用方向：
任務分割和卸载： 类似于 DynaSplit 将神经网络分割并在边缘和云端执行，物联网设备可以将计算密集型任务卸载到更强大的边缘服务器或云端。 DynaSplit 的优化算法可以用于确定最佳的任务分割点，以平衡延迟、能耗和资源利用率。
动态电压频率调节 (DVFS)： DynaSplit 使用 DVFS 来调整边缘节点的 CPU 频率。类似地，物联网设备可以使用 DVFS 来动态调整其处理器频率或其他组件的电压，以根据工作负载动态优化能耗。
硬件加速器选择： 许多物联网设备配备了专门的硬件加速器，例如用于机器学习任务的低功耗神经网络处理器。 DynaSplit 的配置选择算法可以扩展到选择最合适的硬件加速器，以优化特定任务的性能和能耗。
低功耗通信协议： DynaSplit 使用 gRPC 进行边缘和云端之间的通信。类似地，物联网设备可以采用低功耗通信协议，例如 MQTT 或 CoAP，以最小化数据传输过程中的能耗。
总而言之，DynaSplit 的设计理念为在资源受限的物联网环境中优化机器学习推论提供了宝贵的见解。通过采用类似的任务分割、DVFS、硬件加速器选择和低功耗通信协议等技术，可以开发出高效且节能的物联网解决方案。
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