論文の概要: Effective Algorithm-Accelerator Co-design for AI Solutions on Edge
Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07185v2
- Date: Thu, 15 Oct 2020 13:56:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 14:32:05.766653
- Title: Effective Algorithm-Accelerator Co-design for AI Solutions on Edge
Devices
- Title（参考訳）: エッジデバイス上のAIソリューションのための効果的なアルゴリズムアクセラレータ共設計
- Authors: Cong Hao, Yao Chen, Xiaofan Zhang, Yuhong Li, Jinjun Xiong, Wen-mei
Hwu and Deming Chen
- Abstract要約: 高品質なAIソリューションは、ディープニューラルネットワーク(DNN)やハードウェアアクセラレータなど、AIアルゴリズムの共同最適化を必要とする。
全体的なソリューション品質を向上させるとともに、設計生産性を高めるためには、効率的なアルゴリズムとアクセラレーター共設計手法が不可欠である。
本稿では,アルゴリズムアクセラレータの共同設計の重要性と有効性を強調し,この興味深く要求の多い領域におけるさらなる研究のブレークスルーを求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.07369847938341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High quality AI solutions require joint optimization of AI algorithms, such
as deep neural networks (DNNs), and their hardware accelerators. To improve the
overall solution quality as well as to boost the design productivity, efficient
algorithm and accelerator co-design methodologies are indispensable. In this
paper, we first discuss the motivations and challenges for the
Algorithm/Accelerator co-design problem and then provide several effective
solutions. Especially, we highlight three leading works of effective co-design
methodologies: 1) the first simultaneous DNN/FPGA co-design method; 2) a
bi-directional lightweight DNN and accelerator co-design method; 3) a
differentiable and efficient DNN and accelerator co-search method. We
demonstrate the effectiveness of the proposed co-design approaches using
extensive experiments on both FPGAs and GPUs, with comparisons to existing
works. This paper emphasizes the importance and efficacy of
algorithm-accelerator co-design and calls for more research breakthroughs in
this interesting and demanding area.
- Abstract（参考訳）: 高品質なAIソリューションには、ディープニューラルネットワーク(DNN)やハードウェアアクセラレータといったAIアルゴリズムの共同最適化が必要である。
ソリューション全体の品質を向上させると同時に,設計の生産性を高めるためには,効率的なアルゴリズムとアクセルの共同設計手法が不可欠である。
本稿ではまず,アルゴリズム/加速器の共設計問題に対する動機と課題について論じ,その上でいくつかの効果的な解決策を提供する。
特に、効果的な共同設計手法の3つの主要な成果を強調する。
1)最初の同時DNN/FPGA共設計法
2 双方向軽量DNN及び加速器共同設計方法
3) 微分可能かつ効率的なdnnおよび加速器共探索法。
FPGAとGPUの双方で広範囲な実験を行い,提案手法の有効性を実証し,既存手法との比較を行った。
本稿では,アルゴリズムアクセラレータの共同設計の重要性と有効性を強調し,この興味深く要求の多い領域におけるさらなる研究のブレークスルーを求める。
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