Towards Energy-Efficiency by Navigating the Trilemma of Energy, Latency, and Accuracy
作者: Boyuan Tian, Yihan Pang, Muhammad Huzaifa, Shenlong Wang, Sarita Adve
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-06
备注: ISMAR 2024
💡 一句话要点
面向XR设备，通过协同优化能量、延迟和精度三难困境实现能效提升。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 扩展现实 能效优化 场景重建 能量延迟精度权衡 协同优化
📋 核心要点
- XR设备面临严苛的能耗限制，现有方法通常优先考虑延迟和精度，忽略了能效优化。
- 论文提出协同优化算法、执行和数据三个层面，探索能量、延迟和精度之间的权衡。
- 实验表明，该方法在保证精度的情况下，显著降低了能耗，并实现了延迟的优化。
📝 摘要（中文）
扩展现实(XR)通过无线头显提供沉浸式体验，但面临严格的电池和资源约束。能效设计对于确保XR设备的寿命和高性能至关重要。然而，延迟和精度通常优先于能量，导致在实现能效方面存在差距。本文研究了场景重建，这是沉浸式XR体验的关键组成部分，并展示了如何通过协调能量、延迟和精度三难困境来实现能效。我们探索了三种面向能量的优化方法，涵盖算法、执行和数据，通过可配置的参数揭示了广泛的设计空间。我们最终的72个设计展示了广泛的延迟和能量权衡，以及较小的精度损失范围。我们确定了一条帕累托最优曲线，并表明只有通过所有三个优化类的协同优化，并考虑下游场景重建消费者的延迟和精度需求，才能实现曲线上的设计。我们对嵌入式系统上各种用例和测量的分析表明，相对于基线，我们的设计提供了高达60倍的能量效益，潜在的延迟范围从4倍减速到2倍加速。对来自ScanNet的代表性数据序列的用例的详细探索显示，大约节省了25倍的能量，延迟减少了1.5倍，而重建质量损失可忽略不计。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决XR设备中场景重建任务的能效问题。现有方法通常侧重于降低延迟和提高精度，而忽略了能量消耗，导致XR设备续航能力受限。因此，如何在保证可接受的延迟和精度损失的前提下，最大限度地降低能量消耗，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是通过协同优化算法、执行和数据三个层面，探索能量、延迟和精度之间的权衡。通过对这三个层面进行参数化配置，生成多个设计方案，并从中选择帕累托最优的方案，以满足不同的应用场景需求。这种协同优化方法能够充分利用各个层面的优化潜力，从而实现更高的能效。
技术框架：论文的技术框架主要包括三个优化层面：算法层面、执行层面和数据层面。算法层面主要关注场景重建算法的选择和参数调整；执行层面主要关注计算资源的分配和调度；数据层面主要关注数据的压缩和传输。通过对这三个层面进行联合优化，可以实现能量、延迟和精度之间的最佳平衡。具体流程包括：1) 对三个层面的参数进行配置，生成多个设计方案；2) 对每个设计方案进行能量、延迟和精度评估；3) 根据评估结果，选择帕累托最优的方案。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了协同优化算法、执行和数据三个层面的方法。与现有方法相比，该方法能够更全面地考虑能量、延迟和精度之间的权衡，从而实现更高的能效。此外，论文还通过实验验证了该方法的有效性，并展示了其在实际应用中的潜力。
关键设计：在算法层面，论文探索了不同的场景重建算法，并对其参数进行了调整，例如特征提取算法、匹配算法和优化算法。在执行层面，论文考虑了不同的计算资源分配策略，例如CPU和GPU的利用率、线程数量和内存分配。在数据层面，论文探索了不同的数据压缩算法和传输协议，例如JPEG、PNG和TCP/IP。此外，论文还定义了能量、延迟和精度的评估指标，并设计了相应的实验方案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，相对于基线方法，该论文提出的协同优化方法可以实现高达60倍的能量节省，同时延迟可以降低1.5倍，而重建质量损失可忽略不计。此外，论文还通过对ScanNet数据集的实验，验证了该方法在实际应用中的有效性。这些实验结果充分证明了该方法的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种XR设备，例如AR/VR头显、智能眼镜等。通过降低场景重建的能耗，可以延长XR设备的续航时间，提升用户体验。此外，该研究成果还可以推广到其他计算密集型应用，例如机器人导航、自动驾驶等，从而实现更高效的资源利用。
📄 摘要（原文）
Extended Reality (XR) enables immersive experiences through untethered headsets but suffers from stringent battery and resource constraints. Energy-efficient design is crucial to ensure both longevity and high performance in XR devices. However, latency and accuracy are often prioritized over energy, leading to a gap in achieving energy efficiency. This paper examines scene reconstruction, a key building block for immersive XR experiences, and demonstrates how energy efficiency can be achieved by navigating the trilemma of energy, latency, and accuracy. We explore three classes of energy-oriented optimizations, covering the algorithm, execution, and data, that reveal a broad design space through configurable parameters. Our resulting 72 designs expose a wide range of latency and energy trade-offs, with a smaller range of accuracy loss. We identify a Pareto-optimal curve and show that the designs on the curve are achievable only through synergistic co-optimization of all three optimization classes and by considering the latency and accuracy needs of downstream scene reconstruction consumers. Our analysis covering various use cases and measurements on an embedded class system shows that, relative to the baseline, our designs offer energy benefits of up to 60X with potential latency range of 4X slowdown to 2X speedup. Detailed exploration of a use case across representative data sequences from ScanNet showed about 25X energy savings with 1.5X latency reduction and negligible reconstruction quality loss.