論文の概要: PositNN: Training Deep Neural Networks with Mixed Low-Precision Posit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00053v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 19:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 13:46:26.406006
• Title: PositNN: Training Deep Neural Networks with Mixed Low-Precision Posit
• Title（参考訳）: positnn:低精度ポジットを混合したディープニューラルネットワークのトレーニング
• Authors: Gon\c{c}alo Raposo and Pedro Tom\'as and Nuno Roma
• Abstract要約: 本研究は、ポジットを用いた深層畳み込みニューラルネットワークの訓練の可能性を評価することを目的とする。 エンドツーエンドのトレーニングと推論にシミュレートされたポジットとクィアを使用するソフトウェアフレームワークが開発された。 その結果、8ビットポジットはトレーニング中に32ビットフロートを置換でき、その結果の損失や精度に悪影響を及ぼさないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.534626267734822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-precision formats have proven to be an efficient way to reduce not only the memory footprint but also the hardware resources and power consumption of deep learning computations. Under this premise, the posit numerical format appears to be a highly viable substitute for the IEEE floating-point, but its application to neural networks training still requires further research. Some preliminary results have shown that 8-bit (and even smaller) posits may be used for inference and 16-bit for training, while maintaining the model accuracy. The presented research aims to evaluate the feasibility to train deep convolutional neural networks using posits. For such purpose, a software framework was developed to use simulated posits and quires in end-to-end training and inference. This implementation allows using any bit size, configuration, and even mixed precision, suitable for different precision requirements in various stages. The obtained results suggest that 8-bit posits can substitute 32-bit floats during training with no negative impact on the resulting loss and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 低精度フォーマットは、メモリフットプリントだけでなく、ハードウェアリソースやディープラーニング計算の消費電力を削減する効率的な方法であることが証明されている。 この前提の下では、ポジットの数値形式はIEEE浮動小数点の代用として非常に有効なようだが、ニューラルネットワークトレーニングへの応用にはさらなる研究が必要である。 予備的な結果は、モデル精度を維持しながら、8ビット(さらに小さい)ポジットを推論と16ビットのトレーニングに使用できることを示している。 本研究の目的は, ポジットを用いた深部畳み込みニューラルネットワークの訓練の可能性を評価することである。 このような目的のために、ソフトウェアフレームワークは、エンドツーエンドのトレーニングと推論において、シミュレーションされたポジトリとクイアを使用するように開発された。 この実装では、様々な段階における異なる精度要件に適したビットサイズ、構成、および混合精度が利用可能である。 その結果, 8ビットポジットはトレーニング中に32ビットフロートを置換でき, 損失や精度に悪影響を及ぼさないことが示唆された。

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