MLPerf Tiny基准测试套件
机器学习
2021-08-26 v4 硬件体系结构
摘要
超低功耗微型机器学习（TinyML）系统的进步有望解锁一类全新的智能应用。然而，缺乏广泛接受且易于复现的此类系统基准测试限制了持续进展。为满足这一需求，我们提出MLPerf Tiny，首个面向超低功耗微型机器学习系统的行业标准基准测试套件。该基准套件由来自工业界与学术界的50余家机构协作完成，反映了社区的需求。MLPerf Tiny测量机器学习推理的准确率、延迟和能耗，以恰当评估系统间的权衡。此外，MLPerf Tiny采用模块化设计，使基准提交者能够以公平且可复现的方式展示其产品在ML部署栈任意位置的优势。该套件包含四个基准：关键词 spotting（关键词识别）、视觉唤醒词、图像分类和异常检测。
引用
@article{arxiv.2106.07597,
title = {MLPerf Tiny Benchmark},
author = {Colby Banbury and Vijay Janapa Reddi and Peter Torelli and Jeremy Holleman and Nat Jeffries and Csaba Kiraly and Pietro Montino and David Kanter and Sebastian Ahmed and Danilo Pau and Urmish Thakker and Antonio Torrini and Peter Warden and Jay Cordaro and Giuseppe Di Guglielmo and Javier Duarte and Stephen Gibellini and Videet Parekh and Honson Tran and Nhan Tran and Niu Wenxu and Xu Xuesong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07597},
year = {2021}
}
备注
TinyML Benchmark