Device selection criteria for usecase-driven scenarios
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 8/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 領域
- api, machine-learning
調査の方向性
This is a design discussion in the WebNN spec repository with no named files or tests. Start with the linked comment on pull request #895 and the existing MLPowerPreference and MLContextOptions::accelerated options, then compare them against the scenario table. Done means a written proposal for how intent attributes map to device selection, agreed in the discussion, and the discussion has been quiet for about nine months.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
WebNN has been moving away from explicit device selection (explicitly stating the device kind - GPU/NPU/CPU) more in favor describing the intent and expectations of the workload (currently limited to MLPowerPreference and whether to request an MLContextOptions::accelerated device), but there may be more complex scenarios where we want to be more explicit, or cases where we want to be less explicit to let WebNN or the backends choose the device based on intent.
For example, some independent attributes that could contribute to device selection include aspects like: how big a workload is, how immediately you want the result (a GPU can finish a large load faster than the CPU, but when desiring small latency with small workloads, the CPU is often better), whether it's continuous repeating work or single shot, desired power usage...
- acceptable latency: low, medium, high
- continuity: continuous, moderate, single shot
- workload size: small, medium, large
- power usage: low, medium, high
- ...
e.g.
| App scenarios | preferred latency | workload size | continuity | ideal device |
|---|---|---|---|---|
| Realtime audio filtering | low | small | continuous | CPU/NPU (not GPU due to overhead of readback time) |
| Audio to text | ignorable | medium | continuous | Any |
| Realtime video processing | low | large | continuous | GPU (since likely to be displayed afterward anyway) |
| Offline video processing | ignorable | large | continuous | GPU/NPU (since large continuous workload) |
| Image generation | medium | large | multiple executions | GPU/NPU (much faster than CPU) |
| Image recognition | ignorable | small | single execution | Any (CPU is fast enough for simple recognition) |
| Code editor prediction | low | small | single execution | CPU since small workload and want to avoid pegging the GPU while typing |
(conceptually it's kind of like the font selection problem - family & weight & width & slope ...)
Seeding this discussion @anssiko for user feedback... 📋
- 主要言語
- Bikeshed
- スター
- 566
- フォーク
- 72
- 平均マージ
- 6日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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