Early Performance and Energy Prediction of Neural Networks Deployed on Multi-Core Platforms

Dariol, Quentin und Le Nours, Sebastien und Pillement, Sebastien und Stemmer, Ralf und Helms, Domenik und Grüttner, Kim (2023) Early Performance and Energy Prediction of Neural Networks Deployed on Multi-Core Platforms. GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, 2023-08-28 - 2023-09-01, Grenoble, France. doi: 10.5281/zenodo.11208196.

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Kurzfassung

Early evaluation of Neural Networks (NN) deployments on multi-core platforms is necessary to find deployments that optimize resource usage, performance and energy. In this paper, we propose a timing and power modeling methodology which combines simulation, analytical models, and measurements to offer fast yet accurate performance and energy prediction of NN deployments on multi-core platforms. The proposed approach is validated against measurements obtained from a real implementation of 27 mappings of four NNs with high accuracy and a fast evaluation time of approximatively 20 s per mapping.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/196733/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Zusätzliche Informationen:

This work has been funded by the WISE consortium, France in the project pSSim4AI and by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF, Germany) in the project Scale4Edge (16ME0465).

Titel:

Early Performance and Energy Prediction of Neural Networks Deployed on Multi-Core Platforms

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Dariol, Quentin	quentin.dariol (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-3284-6882	NICHT SPEZIFIZIERT
Le Nours, Sebastien	sebastien.le-nours (at) univ-nantes.fr	https://orcid.org/0000-0002-1562-7282	NICHT SPEZIFIZIERT
Pillement, Sebastien	sebastien.pillement (at) univ-nantes.fr	https://orcid.org/0000-0002-9160-2896	NICHT SPEZIFIZIERT
Stemmer, Ralf	ralf.stemmer (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8302-7713	NICHT SPEZIFIZIERT
Helms, Domenik	domenik.helms (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-7326-200X	NICHT SPEZIFIZIERT
Grüttner, Kim	Kim.Gruettner (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4988-3858	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

17 April 2023

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.5281/zenodo.11208196

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Neural Networks, CNN, ANN, System Level Modeling, Power Model, Energy Model, Timing Model, Multi-Core Platforms, SystemC

Veranstaltungstitel:

GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images

Veranstaltungsort:

Grenoble, France

Veranstaltungsart:

nationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

28 August 2023

Veranstaltungsende:

1 September 2023

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - keine Zuordnung

Standort:

Oldenburg

Institute & Einrichtungen:

Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität > System Evolution and Operation

Hinterlegt von:

Dariol, Quentin

Hinterlegt am:

31 Aug 2023 08:35

Letzte Änderung:

21 Mai 2024 07:43

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