論文の概要: NAAS: Neural Accelerator Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13258v1
• Date: Thu, 27 May 2021 15:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 22:13:22.922629
• Title: NAAS: Neural Accelerator Architecture Search
• Title（参考訳）: NAAS:Neural Accelerator Architecture Search
• Authors: Yujun Lin, Mengtian Yang and Song Han
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャ,アクセラレーションアーキテクチャ,コンパイラマッピングを全体検索するためのNAAS(Neural Accelerator Architecture Search)を提案する。 データ駆動のアプローチとして、NAASは人間のデザインであるEyerissを4.4倍のEDP削減、ImageNetの精度2.7%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.934625310654553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven, automatic design space exploration of neural accelerator architecture is desirable for specialization and productivity. Previous frameworks focus on sizing the numerical architectural hyper-parameters while neglect searching the PE connectivities and compiler mappings. To tackle this challenge, we propose Neural Accelerator Architecture Search (NAAS) which holistically searches the neural network architecture, accelerator architecture, and compiler mapping in one optimization loop. NAAS composes highly matched architectures together with efficient mapping. As a data-driven approach, NAAS rivals the human design Eyeriss by 4.4x EDP reduction with 2.7% accuracy improvement on ImageNet under the same computation resource, and offers 1.4x to 3.5x EDP reduction than only sizing the architectural hyper-parameters.
• Abstract（参考訳）: データ駆動で自動設計空間を探索するニューラルアクセラレーターアーキテクチャは、特殊化と生産性のために望ましい。 以前のフレームワークでは、ペコネクティビティやコンパイラマッピングの検索を怠りながら、数値的なアーキテクチャ上のハイパーパラメータのサイズに重点を置いていた。 この課題に取り組むために,ニューラルネットワークアーキテクチャ,アクセラレーションアーキテクチャ,コンパイラマッピングを1つの最適化ループで段階的に検索するneural accelerator architecture search (naas)を提案する。 naasは高度に整合したアーキテクチャを効率的なマッピングと共に構成する。 データ駆動型アプローチとして、NAASは人間設計のEyerissを4.4倍のEDP削減、ImageNetの2.7%の精度向上、アーキテクチャのハイパーパラメータのサイズよりも1.4倍から3.5倍のEDP削減を提供する。

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