Ericsson çalışması, model enerji hesabına boşta bekleme süresini katıyor
Ericsson Research araştırmacıları, hücresel ağlarda bağlantı devrini tahmin eden sekiz modeli gerçek zaman sınırı altında karşılaştırdı. Ön baskıdaki kent ağı simülasyonunda, ağaç tabanlı modelin sinir ağına göre enerji üstünlüğü, hesaba boşta bekleme süreleri katılınca küçülüyor. Tek çalışma, doğruluk, gecikme ve tahmini işlemci enerjisini birlikte ele alıyor; sonuçlar simülasyon verileri ve denenen sunucu donanımıyla sınırlı.
Yapay Zekâ··Öğle
Model sonraki ölçümden önce işini bitirmeli
Telekomünikasyon şirketi Ericsson’un araştırma birimi Ericsson Research’teki araştırmacılar, hücresel bağlantının hücreler arasında ne zaman devredileceğini tahmin eden sekiz modeli karşılaştırdı. Bu tek ön baskıda, ölçümlerin 40 ms aralıklarla geldiği bir görev inceleniyor. Modellerin bu süre içinde sonuç üretmesi gerekiyor. Deneyde ortalama yerine yüzde 99’luk gecikme dilimi denetleniyor; sınanan sunucuda bütün modeller süre sınırını karşılıyor.[1]
Boşta bekleme, hesaplanan enerji üstünlüğünü küçültüyor
Yazarlar, ağaç tabanlı LightGBM modelinin en güçlü sinir ağı karşılaştırması CNN-1D karşısındaki enerji üstünlüğünü aralıksız döngüde 10,4 kat olarak bildiriyor. Çıkarımlar arasına boşta bekleme süreleri eklendiğinde bu üstünlük 3,3 kata düşüyor. Hesaba modelin yürütülmesi yanında özellik hazırlama ve son işlem de katılıyor. Özellik hazırlama, LightGBM için toplam orta gecikmenin yaklaşık yüzde 44’ünü oluşturuyor.[1]
Simülasyon ve sunucu ölçümü sonucun sınırını çiziyor
Veri, ABD’deki Santa Clara’nın üç boyutlu sahnesinde yirmi bir hücreyi ve 100 aygıtın 100 saniyelik hareketini simüle ediyor. Gecikme deneyi, yükün yalıtıldığı 36 çekirdekli Xeon sunucu işlemcisinde yürütülmüş. Enerji, donanım enerji sayaçlarından doğrudan ölçülmek yerine 50 ms aralıklarla örneklenen işlemci kullanımından tahmin ediliyor. Bulgular bu simülasyon düzeni ve sunucu için geçerli; telefonda pil tasarrufu ölçümü sunmuyor.[1]
İlgili köşe yazıları
Bu gündem hakkında daha fazla bilgi için ilgili köşe yazılarını okuyabilirsiniz.