Abstract-Breakthroughs från området djupinlärning förändrar radikalt hur sensordata tolkas för att extrahera den information på hög nivå som behövs för mobila appar. Det är viktigt att de vinster i inference noggrannhet som djupa modeller ger blir inbäddade i framtida generationer av mobila appar. I detta arbete presenterar vi design och implementering av DeepX, en mjukvaruaccelerator för djupt lärande utförande. DeepX sänker avsevärt enhetens resurser (viz. minne, beräkning, energi) som krävs av djupt lärande som för närvarande fungerar som en allvarlig flaskhals till mobil adoption. Grunden för DeepX är ett par resurskontrollalgoritmer, utformade för slutstadiet av djup inlärning, som: (1) bryta monolitiska djup modell nätverk arkitekturer i enhet-block av olika typer, som sedan mer effektivt utförs av heterogena lokala enhet processorer (t.ex., GPUs, CPUs), och (2), utföra principiella resursskalning som justerar arkitekturen hos djupa modeller för att forma overhead varje enhet-block introducerar. Experiment visar, DeepX kan tillåta även storskaliga djupt lärande modeller för att utföra effektivt på moderna mobila processorer och avsevärt överträffa befintliga lösningar, såsom molnbaserad offloading.
DeepX REF försöker också partitionera modeller för djupinlärning.
DeepX: A Software Accelerator for Low-Power Deep Learning Inference on Mobile Devices
{'venue': '2016 15th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN)', 'journal': '2016 15th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}