論文の概要: Thermodynamic Cost of Edge Detection in Artificial Neural
Network(ANN)-Based Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08196v2
- Date: Thu, 29 Oct 2020 10:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 10:06:44.992127
- Title: Thermodynamic Cost of Edge Detection in Artificial Neural
Network(ANN)-Based Processors
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク(ANN)ベースのプロセッサにおけるエッジ検出の熱力学的コスト
- Authors: Se\c{c}kin Bar{\i}\c{s}{\i}k and \.Ilke Ercan
- Abstract要約: エッジ検出タスクの実行を訓練したニューラルネットワーク(ANN)ベースのプロセッサにおいて,エネルギー散逸に対するアーキテクチャレベルのコントリビューションについて検討する。
結果は、フォン・ノイマンアーキテクチャに基づく汎用プロセッサよりも、特定のタスクのために訓練されたANNネットワークの本質的な効率上の利点を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Architecture-based heat dissipation analyses allow us to reveal fundamental
sources of inefficiency in a given processor and thereby provide us with
road-maps to design less dissipative computing schemes independent of
technology-base used to implement them. In this work, we study
architectural-level contributions to energy dissipation in an Artificial Neural
Network (ANN)-based processor that is trained to perform edge-detection task.
We compare the training and information processing cost of ANN to that of
conventional architectures and algorithms using 64-pixel binary image. Our
results reveal the inherent efficiency advantages of an ANN network trained for
specific tasks over general-purpose processors based on von Neumann
architecture. We also compare the proposed performance improvements to that of
Cellular Array Processors (CAPs) and illustrate the reduction in dissipation
for special purpose processors. Lastly, we calculate the change in dissipation
as a result of input data structure and show the effect of randomness on
energetic cost of information processing. The results we obtained provide a
basis for comparison for task-based fundamental energy efficiency analyses for
a range of processors and therefore contribute to the study of
architecture-level descriptions of processors and thermodynamic cost
calculations based on physics of computation.
- Abstract（参考訳）: アーキテクチャに基づく熱散逸分析により、与えられたプロセッサの非効率性の基本的な源を明らかにすることができ、そのため、実装に使用される技術ベースに依存しない、より散逸の少ない計算スキームを設計するためのロードマップを提供する。
本研究では,エッジ検出タスクの実行を訓練したニューラルネットワーク(ANN)ベースのプロセッサにおいて,エネルギー散逸に対するアーキテクチャレベルのコントリビューションについて検討する。
ANNのトレーニングと情報処理のコストを64ピクセルのバイナリ画像を用いた従来のアーキテクチャやアルゴリズムと比較する。
この結果から,von neumann アーキテクチャに基づく汎用プロセッサ上での特定タスク用に訓練された ann ネットワークの固有効率の利点が明らかになった。
また,提案した性能改善をセルアレイプロセッサ(CAP)と比較し,専用プロセッサの消散量の低減を図示した。
最後に,入力データ構造の結果として散逸の変化を計算し,情報処理のエネルギーコストに対するランダム性の影響を示す。
その結果,様々なプロセッサを対象としたタスクベース基本エネルギー効率解析の比較の基礎が得られ,プロセッサのアーキテクチャレベル記述や計算物理に基づく熱力学的コスト計算の研究に寄与した。
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