Deep Inlärning verktygskit, analyserar vi inference hastighet, dynamisk energiförbrukning, och energikostnad per slutsats av en två-lager neural nätverk sökord spotter tränas att känna igen en enda fras. Vi utför jämförande analyser av detta sökord spotter körs på mer konventionella hårdvara enheter inklusive en CPU, en GPU, Nvidias Jetson TX1, och Movidius Neural Compute Stick. Våra resultat visar att för denna realtidsinferens tillämpning, Loihi överträffar alla dessa alternativ på en energikostnad per slutledningsbasis samtidigt som motsvarande inference noggrannhet. Dessutom tyder en analys av avvägningar mellan nätstorlek, inferenshastighet och energikostnader på att Loihis komparativa fördel jämfört med andra datorenheter med låg effekt förbättras för större nät. • Hårdvara → Kraft och energi; Neurala system; • Datormetoder → Maskininlärning.
En jämförande analys av nyckelord spotting ljudprogram på både moln och kant enheter utfördes i REF; studien fann att, för nyckelord spotting ljud arbetsbelastningar, kantenheter överträffar molnenheter på en energikostnad per inference bas samtidigt som motsvarande inference noggrannhet.
Benchmarking Keyword Spotting Efficiency on Neuromorphic Hardware
{'venue': "NICE '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}