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J-GLOBAL ID：201702221395482238   整理番号：17A0458014

SERF:賢明な並列による高速ディープニューラルネットワークサービスのための効率的なスケジューリング【Powered by NICT】

SERF: Efficient Scheduling for Fast Deep Neural Network Serving via Judicious Parallelism

著者 (4件)： Yan Feng ,  Ruwase Olatunji ,  He Yuxiong ,  Smirni Evgenia
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SC  ページ： 300-311  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディープニューラルネットワーク(DNNs)は様々な人工知能の応用を可能にした。これらの応用は,クラウドコンピューティングインフラストラクチャに役立つモードで走る大きなDNNモデルにより裏づけされている。大DNNモデルの計算集中型性質を与えると,DNN供給システムのための重要な課題は,要求応答待ち時間を最小化することである。本論文では,大規模DNNのためのスケーラブルで応答サービスシステムをサポートするために異なる並列技術の挙動を特性化した。同時にキャッシュ/記憶競合による走行要求の間のDNN負荷均一要求サービス需要,および干渉の二つの重要な特性を同定し,モデル化した。これらの性質はSERFの設計,干渉を意識した待ち行列ベースの解析モデルによって駆動される動的スケジューリングフレームワークの動機づけを行った。いくつかのよく知られたベンチマークを用いた画像分類サービスのコンテクストにおけるSERFを評価した。結果は,正確な遅延予測と変化する負荷条件に適応するその能力を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *スケジューリング ,  動機づけ ,  キャラクタリゼーション ,  待ち行列 ,  人工知能 ,  ベンチマーク ,  キャッシュメモリ ,  解析モデル ,  待ち時間 ,  走行 ,  *高速度
準シソーラス用語： 画像分類 ,  動的スケジューリング ,  サービスシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディープニューラルネットワーク ,  サービス ,  スケジューリング