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 近日，由加州大学河边分校主导、乔治梅森和圣母大学共同相助的团队提议，不错欺诈蔓延的单调性来从根底上促进硬件适配NAS —— 即不同开发上的神经架构蔓延排行频繁是有关的。

当强蔓延单调性存在时，不错复用代理硬件上NAS所获取的架构给大肆新所在硬件，而不会亏损Pareto最优性。通过这种设施，聚积现存的SOTA NAS时候，硬件适配NAS的代价不错降到常数O(1)。

当今，论文照旧被海外性能建模和分析顶会ACM SIGMETRICS 2022收受。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.01203

神气地址：https://ren-research.github.io/OneProxy/

神经架构搜索（NAS）

神经会聚是层状结构，每一层可能是卷积层、激活层或全连结层等。

NAS的历程就像搭积木，积木的每一层皆有多种聘请，比如现时层是卷积层时，使用多大的卷积核等于一种聘请。在把各层的聘请组合起来之后，便组成了一个齐备的神经架构。

通过NAS，一般会获取多个「最优」架构，比如高精度同期高蔓延和低精度同期低蔓延的架构。而NAS的最终所在等于找出这么一系列在精度VS蔓延的衡量中最优的架构（称为Pareto最优架构）。相应地，硬件适配NAS等于对给定所在开发进行NAS，从而找到现时开发上的一系列Pareto最优架构。

由此可见，NAS等于一个「聘请-组合」的历程，是以历程中必定会获取十分多个可供聘请的架构。从中挑出Pareto最优架构的设施是对这些架构的蔓延和精度进行排行而择其优。

对此，本文将使用精度和推理蔓延两个所在来臆测一个神经架构的性能。

职责简介

卷积神经会聚（CNN）已被部署在越来越万般化的硬件开发和平台上。而神经会聚架构极地面影响着最终的模子性能，比如推理精度和蔓延。因此，在NAS的历程中抽象所在硬件的影响至关紧迫，即硬件适配的NAS。

高效进行硬件适配NAS的要津是快速在所在开发上评估各个神经架构的延推理蔓延。要是轻便地径直测量每个架构的蔓延，会导致一次NAS就需要数周甚而数月。是以SOTA硬件适配的NAS主要依赖于为每个开发建造蔓延查找表或臆测器。

但是构建蔓延臆测器十分耗时以及需要大皆的工程职责。举例，MIT的ProxylessNAS在挪动开发上测量了5000个DNN的平均推理蔓延，以此为基础构建蔓延查找表。

假定每次测量的理思耗时是20秒（凭据TensorFlow官方指南），即使不远隔地测量，在一个开发上构建蔓延臆测器也需要27个多小时。肖似地，Meta提议的ChamNet网罗了35万条蔓延记载600cc全讯白菜网，只是用于在一个开发上构建蔓延臆测器。

本年ICLR的spotlight职责HW-NAS-Bench也花了一个月在NAS-Bench-201和FBNet模子空间上征集蔓延数据，并为六个开发构建蔓延臆测器。在Microsoft的最新职责nn-meter中，单是网罗一个角落开发上的蔓延测量值就需要4.4天。

这些事实评释了SOTA的硬件适配NAS —— 为每个所在开发构建蔓延臆测器 —— 老本十分不菲。

更复杂的是，CNN部署的所在开发极其万般化，包括挪动CPU、ASIC、角落开发、和GPU等。举例，光是挪动开发，市面上就有两千多个SoC，排行前30的SoC才对付各有特出1% 的份额。是以，如安在极其万般化的所在开发上有用地进行硬件适配NAS已成为一项挑战。

在本项职责中，作家惩办了如安在不同所在开发上缩小硬件适配NAS的蔓延评估老本。作家当先评释了神经架构的蔓延单调性普遍存在，尤其是祛除平台的开发间。蔓延单调性意味着不同架构的蔓延排行划定在多个开发上有关。

在此基础上，只需要聘请一个开发算作代理并为它构建蔓延臆测器 —— 而不是像SOTA那样为每个单独的所在开发构建蔓延臆测器 —— 就有余了。

现实适度标明，与专诚针对每个所在开发进行优化的NAS比较，仅使用一个代理开发的设施真的不会亏损Pareto最优性。本项职责被收录于SIGMETRICS’22。

普遍存在的蔓延单调性

算作本项职责的根基，作家当先盘问了神经架构的蔓延单调性，并评释它普遍存在于开发间，尤其是祛除平台的开发。本文使用Spearman品级有联所有（SRCC）来定量地臆测蔓延的单调进程。SRCC的值介于-1和1之间，两个开发上模子蔓延的SRCC越大标明蔓延的单调性越好。频繁，SRCC的值大于0.9时被视为强单调性。

1. 祛除平台的开发间

作家当先在四个挪动开发上进行了蔓延单调性现实，别离是三星Galaxy S5e和TabA，联思Moto Tab和Vankyo MatrixPad Z1；并从 MobileNet-V2搜索空间立时sample了10k个模子。接下来在四个开发上别离部署这些模子并筹谋它们的平均推理蔓延。

不过正所谓是金子总会发光，尽管说李现曾放弃当艺人，而且刚走红就被打压，可是李现却凭仗着自己的好演技以及实力成功的复出，在2015年的时分，李现出演了电影《睡在我上铺的兄弟》，尽管说在影片中李现仅仅个副角，而且他并没有凭仗这部电影而走红，关于600cc全讯白菜网可是这部电影可以说是李现的复出之作了，而李现在复出之后也是参与了不少的综艺节目，可是李现却由于人气低而不受注重，他更是上《跑男》成透明人，由于不红，在参与《跑男》的时分李现的镜头可以说是十分的少，要不是由于李现在节目中的表现得很杰出，可能有许多的观众根本就留意不到李现，不得不说，李现的星途真的是很崎岖了！

嫁给刘德华后，隐婚痴情相伴20年，刘德华对自己的感情绝口不提有着多种复杂的原因。其一，保护一心退居幕后的朱丽倩不受传媒的打扰；第二，避免疯狂粉丝的过激行为。

下图（a）用散点暗意这些模子在四个开发上的推理蔓延；图（b）用热力求来可视化开发之间模子蔓延的有联所有，每个方格的感情浅深和所标数值直不雅地暗意一双开发间的SRCC大小。

作家发现，当一个模子在TabA上开动得更快时，在其他开发上也更快，况兼大肆一双开发间的SRCC皆大于 0.98，这标明这10k个模子在这些开发上有十分强的蔓延单调性。

更多的现实还评释，雷同的论断关于其他平台的开发间也设立，举例CPU，GPU，和FPGA。

2. 跨平台的开发间

关于跨平台的开发，由于硬件结构频繁显耀不同，蔓延排行的有关性当但是然会低于同平台的开发间。作家在HW-NAS-Bench开源数据集上的现实也评释了此论断（细目宽恕文附录）。

用一个代理开发进行硬件适配NAS

硬件适配NAS的主义是从数以亿计的可选神经架构中找到适配现时硬件的一系列Pareto最优架构。其中，不同硬件只会影响架构的蔓延，而不转变架构精度。

通过前一个章节不错知谈不同硬件上架构的蔓延排行可能有很强的有关性，既然代理硬件上蔓延低精度高的架构可能在其他硬件上也蔓延低精度高。那么能不成径直复用一个代理硬件上的Pareto最优架构给整个硬件呢？

作家的回应是：能，但是需要温顺一定的条款。

当先，用一个代理开发在所在开发上进行NAS并得手搜索出Pareto最优架构的充分条款是强蔓延单调性。现代理开发和所在开发之间的SRCC够不上阈值时，代理开发上NAS搜索出的架构可能与所在的Pareto最优架构有些差距。

本体情况中，开发之间的低蔓延单调性可能并不罕有，尤其关于跨平台的开发间。针对这种情况，作家提议了一种有用的迁徙学习时候来使代理开发的蔓延臆测器合适到所在开发，从而普及合适后的「新代理」开发和所在开发之间的延时SRCC。

本文通过大皆实考据明，不错得手算作代理开发的蔓延SRCC阈值在0.9傍边。使用迁徙学习时候来普及代理开发和所在开发间SRCC的效用如下，具体细节以及算法描写不错参考原文的对应章节。

现实适度

作家在多个主流NAS搜索空间——MobileNet-V2、MobileNet-V3、NAS-Bench-201和FBNet上，对多个硬件开发（包括手机、GPU/CPU、ASIC等）进行了现实，评释了欺诈延时单调性（聚积迁徙学习普及单调性的时候），使用一个代理开发来对不同所在开发进行硬件适配NAS的有用性。

回来

快速评估在所在开发上的推理蔓延是大略在海量的神经构架空间中完毕高效优化的要津设施。当今普遍采选的为每个所在开发构建蔓延臆测器的设施无法温顺本体中所在开发日益增加所带来的挑战。

在加州大学河边分校团队所提议的全新设施中，基于蔓延单调性，只是一个代理开发就足以进行硬件适配的神经构架搜索，况兼不失最优性。这省去了大皆构建蔓延臆测器的普遍代价，使得今后针对不同平台和开发快速优化神经构架成为了可能。

作家简介

论文第一作家卢冰倩当今是加州大学河边分校的博士生盘问助理，本科毕业于浙江大学。博士期间一直从事AutoML和NAS的盘问职责，包括自动化机器学习模子聘请、可膨胀的硬件适配神经会聚优化，以及硬件适配NAS等。

其导师任绍磊博士，清华大学电子系本科，加州大学洛杉矶分校博士，现任加州大学河边分校副西席。任西席的盘问酷好包括系统与会聚优化（数据中心，云筹谋600cc全讯白菜网，角落筹谋等），连年来专注于机器学习过甚应用（包括强化学习，AutoML，TinyML等）。

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