Maskininlärning har förändrat datorparadigmet. Idag byggs produkter med maskinintelligens som ett centralt attribut, och konsumenterna börjar förvänta sig nästan mänsklig interaktion med de apparater de använder. En stor del av den djupgående inlärningsrevolutionen har emellertid begränsats till molnet. Nyligen har flera maskininlärningspaket baserade på kantenheter tillkännagets som syftar till att avlasta datorn till kanterna. Dock har lite forskning gjorts för att utvärdera dessa paket på kanterna, vilket gör det svårt för slutanvändare att välja ett lämpligt par av programvara och hårdvara. I detta papper gör vi en prestandajämförelse av flera toppmoderna maskininlärningspaket på kanterna, inklusive TensorFlow, Caffe2, MXNet, PyTorch och TensorFlow Lite. Vi fokuserar på att utvärdera latens, minnesavtryck och energi av dessa verktyg med två populära typer av neurala nätverk på olika kantenheter. Denna utvärdering ger inte bara en referens för att välja lämpliga kombinationer av hård- och programvarupaket för slutanvändare utan också pekar på möjliga framtida riktningar för att optimera paket för utvecklare. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
En prestandaanalys av ramverken på kanten enheten utfördes också REF.
pCAMP: Performance Comparison of Machine Learning Packages on the Edges
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}