Fugu-MT 論文翻訳(概要): CAP-RAM: A Charge-Domain In-Memory Computing 6T-SRAM for Accurate and Precision-Programmable CNN Inference

論文の概要: CAP-RAM: A Charge-Domain In-Memory Computing 6T-SRAM for Accurate and Precision-Programmable CNN Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02388v1
Date: Tue, 6 Jul 2021 04:59:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-07 13:31:12.409349
Title: CAP-RAM: A Charge-Domain In-Memory Computing 6T-SRAM for Accurate and Precision-Programmable CNN Inference
Title（参考訳）: CAP-RAM: 高精度で精度の高いCNN推論用6T-SRAM
Authors: Zhiyu Chen, Zhanghao Yu, Qing Jin, Yan He, Jingyu Wang, Sheng Lin, Dai Li, Yanzhi Wang, Kaiyuan Yang
Abstract要約: CAP-RAMは、コンパクトで、正確で、ビット幅でプログラム可能なインメモリ・コンピューティング(IMC)の静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)マクロである。エネルギー効率の良い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の推論を行う。 65nmのプロトタイプは、CAP-RAMの優れた線形性と計算精度を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.376343943107788
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A compact, accurate, and bitwidth-programmable in-memory computing (IMC) static random-access memory (SRAM) macro, named CAP-RAM, is presented for energy-efficient convolutional neural network (CNN) inference. It leverages a novel charge-domain multiply-and-accumulate (MAC) mechanism and circuitry to achieve superior linearity under process variations compared to conventional IMC designs. The adopted semi-parallel architecture efficiently stores filters from multiple CNN layers by sharing eight standard 6T SRAM cells with one charge-domain MAC circuit. Moreover, up to six levels of bit-width of weights with two encoding schemes and eight levels of input activations are supported. A 7-bit charge-injection SAR (ciSAR) analog-to-digital converter (ADC) getting rid of sample and hold (S&H) and input/reference buffers further improves the overall energy efficiency and throughput. A 65-nm prototype validates the excellent linearity and computing accuracy of CAP-RAM. A single 512x128 macro stores a complete pruned and quantized CNN model to achieve 98.8% inference accuracy on the MNIST data set and 89.0% on the CIFAR-10 data set, with a 573.4-giga operations per second (GOPS) peak throughput and a 49.4-tera operations per second (TOPS)/W energy efficiency.
Abstract（参考訳）: エネルギー効率のよい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の推論には、CAP-RAMと呼ばれる、コンパクトで正確でビット幅でプログラム可能なインメモリ・コンピューティング(IMC)の静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)マクロが使用される。これは、新しい電荷領域乗算(MAC)機構と回路を活用し、従来のIMC設計と比較してプロセスの変動下で優れた線形性を実現する。採用したセミ並列アーキテクチャは、8つの標準6T SRAMセルを1つの電荷領域MAC回路で共有することにより、複数のCNN層からのフィルタを効率的に保存する。さらに、2つのエンコーディングスキームと8レベルの入力アクティベーションを持つ最大6レベルのビット幅のウェイトがサポートされている。 7ビット帯電SAR(ciSAR)アナログデジタルコンバータ(ADC)はサンプルとホールド(S&H)と入力/参照バッファを除去し、全体的なエネルギー効率とスループットをさらに向上させる。 65nmのプロトタイプは、CAP-RAMの優れた線形性と計算精度を検証する。単一の512x128マクロは、MNISTデータセットで98.8%、CIFAR-10データセットで89.0%、ピークスループットで573.4ギガ/秒(GOPS)、毎秒49.4テラ/秒(TOPS)/Wエネルギー効率で完全なプルーニングおよび量子化されたCNNモデルを格納する。

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