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集成硬件架构与设备位置搜索
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了协同设计神经网络架构与硬件加速器的重要性，发现联合搜索方法在延迟目标上优于传统方法，显著降低边缘加速器的能耗。提出了一种新的贝叶斯优化框架，自动识别优化点，改善能量延迟性能，并通过量化和成本限制优化边缘平台的系统设计。
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关键要点
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本研究探讨了协同设计神经网络架构和硬件加速器的重要性，发现不同使用场景导致不同搜索结果。
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联合搜索方法在所有延迟目标上优于传统方法，能将边缘加速器的能耗降低高达2倍。
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提出了一种新的约束贝叶斯优化框架，能够自动识别优化点，改善能量延迟性能。
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通过量化和成本限制等因素，优化边缘平台的系统设计，以适应广泛的智能设备。
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使用序列到序列模型预测TensorFlow计算图中操作的设备放置，优化执行时间。
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COSMA优化框架能够在专用硬件加速器上找到最佳操作调度和内存分配，减少数据访问。
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探索了机器学习模型中架构和超参数调节与准确性和延迟之间的平衡方法。
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延伸问答
联合搜索方法如何改善边缘加速器的能耗？
联合搜索方法能够将边缘加速器的能耗降低高达2倍，优于传统方法。
贝叶斯优化框架在系统设计中有什么作用？
贝叶斯优化框架能够自动识别优化点，改善能量延迟性能，适用于各种神经模型。
如何通过量化和成本限制优化边缘平台的设计？
通过综合考虑量化和成本限制等因素，可以在边缘平台上优化系统设计，以适应广泛的智能设备。
COSMA优化框架的主要功能是什么？
COSMA优化框架能够在专用硬件加速器上找到最佳操作调度和内存分配，减少数据访问。
如何使用序列到序列模型优化TensorFlow计算图的设备放置？
使用序列到序列模型预测TensorFlow计算图中操作的设备放置，并优化执行时间。
机器学习模型中架构和超参数调节的平衡方法是什么？
通过贝叶斯优化方法探索架构和超参数调节与准确性和延迟之间的平衡。
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