With the rise of AI in recent years and the increase in complexity of the models, the growing demand in computational resources is starting to pose a significant challenge. The need for higher compute power is being met with increasingly more potent accelerators and the use of large compute clusters. However, the gain in prediction accuracy from large models trained on distributed and accelerated systems comes at the price of a substantial increase in energy demand, and researchers have started questioning the environmental friendliness of such AI methods at scale. Consequently, energy efficiency plays an important role for AI model developers and infrastructure operators alike. The energy consumption of AI workloads depends on the model implementation and the utilized hardware. Therefore, accurate measurements of the power draw of AI workflows on different types of compute nodes is key to algorithmic improvements and the design of future compute clusters and hardware. To this end, we present measurements of the energy consumption of two typical applications of deep learning models on different types of compute nodes. Our results indicate that 1. deriving energy consumption directly from runtime is not accurate, but the consumption of the compute node needs to be considered regarding its composition; 2. neglecting accelerator hardware on mixed nodes results in overproportional inefficiency regarding energy consumption; 3. energy consumption of model training and inference should be considered separately - while training on GPUs outperforms all other node types regarding both runtime and energy consumption, inference on CPU nodes can be comparably efficient. One advantage of our approach is that the information on energy consumption is available to all users of the supercomputer, enabling an easy transfer to other workloads alongside a raise in user-awareness of energy consumption.


翻译:随着近年来AI值的上升和模型复杂性的提高,计算资源中日益增长的需求开始成为一个重大挑战。因此,对更高计算能力的需求正在通过越来越强大的加速器和大型计算群群的使用来满足。然而,在分布式和加速式系统上培训的大型模型在预测准确性方面的增益是以能源需求大幅增加为代价的,研究人员已开始质疑此类AI方法的规模是否有利于环境。因此,能源效率对AI模型开发商和基础设施操作商都起着重要作用。AI工作量的能源消耗取决于模型的实施和所使用的硬件。因此,对不同类型计算节点的AI工作流程的电流的准确测量对于算法改进和未来计算群和硬件的设计是关键。为此,我们对两种典型的关于不同类型计算型号的深度学习模型的能源消耗量进行了测量。我们的结果表明,1. 直接从运行期获得能源的能源消耗量并不是准确的,但对于计算节能的消耗量的消耗量的消耗量取决于模型的落实情况以及所使用的硬件的使用量。 因此,对于不同类型计算节能模式的计算效率的准确性数据是无法考虑的准确性。 3,在能源消耗培训中,在成本上不考虑一种比标准比能源效率比标准比能源培训中,在能源使用型中,在能源使用型中,在能源使用型中,在能源成本上,在能源使用中,在能源的计算上是比比值上是分开的比值值值值。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
50+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员