Particionamento de Redes Neurais Profundas com Saídas Antecipadas

  • Roberto G. Pacheco UFRJ
  • Rodrigo de Souza Couto UFRJ

Resumo


Este trabalho aborda o problema de particionamento de Redes Neurais Profundas (Deep Neural Networks DNNs) com saídas antecipadas, para classificação de imagens. Essa solução objetiva reduzir o tempo de inferência, considerando que a borda executa parte da DNN e a nuvem executa a outra parte. O problema consiste em escolher qual camada divide a DNN em duas partes. A dissertação modela o particionamento como um problema de caminho mais curto em um grafo, sendo resolvido em tempo polinomial. O modelo é usado como base para propor o sistema POPEX (Partitioning OPtimization for deep neural networks with Early eXits). Além disso, analisa-se o impacto da distorção da imagem e da calibração da DNN no particionamento. Este trabalho mostra que essa solução proposta reduz o tempo de inferência e aprimora as decisões de offloading à nuvem.

Referências

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Publicado
16/08/2021
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PACHECO, Roberto G.; COUTO, Rodrigo de Souza. Particionamento de Redes Neurais Profundas com Saídas Antecipadas. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 39. , 2021, Uberlândia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 169-176. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2021.17168.