LwHBench:単一ボードコンピュータのための低レベルハードウェアコンポーネントベンチマークとデータセット【JST・京大機械翻訳】

Sanchez Pedro Miguel Sanchez; Valero Jose Maria Jorquera; Celdran Alberto Huertas; Bovet Gerome; Perez Manuel Gil; Perez Gregorio Martinez

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211390391680 整理番号：22P0333804

LwHBench:単一ボードコンピュータのための低レベルハードウェアコンポーネントベンチマークとデータセット【JST・京大機械翻訳】

LwHBench: A low-level hardware component benchmark and dataset for Single Board Computers

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人工知能(AI)とデータ処理がモノのインターネット(IoT)とEdge計算パラダイムに向けて移動している今日のコンピューティング環境において,ベンチマーク資源制約付きデバイスはそれらの適合性と性能を評価する重要なタスクである。採用したデバイスの間で,単一Boardコンピュータは多目的で手頃なシステムとして発生する。文献は,AIまたは医療応用のような特定のアプリケーションシナリオで専門化した高レベルベンチマークを実行するとき,単一Boardコンピュータ性能を探究した。しかし,ネットワーク,システムおよびサービス管理のための新しいEdgeベースAIソリューションを,個々のデバイス同定のようなデバイスおよびコンポーネント性能に基づくために,低レベルベンチマークアプリケーションおよびデータセットが必要である。したがって,本論文では,CPU,GPU,メモリ,およびストレージの性能を測定する単一Boardコンピュータのための低レベルハードウェアベンチマークアプリケーションであるLwHBenchを,これらのタイプのデバイスにおけるコンポーネント制約を考慮して提示する。LwHBenchはラズベリーPiデバイスに実装され,45デバイスセットで100日間運転され,性能データがデバイス管理プロセスに支援できるシナリオでAI技術の使用を可能にする広範なデータセットを生成した。そのうえ,データセットのシナリオ間能力を実証するために,装置同定に関する一連のAI可能利用ケースと性能に関するコンテキスト影響を,公表データの探査として提示する。最後に,ベンチマーク適用を適応させ,三つのRockPro64デバイスが存在する農業集中シナリオに適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発 , ディジタル計算機方式一般 , 人工知能

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