論文の概要: Architecture Aware Latency Constrained Sparse Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00170v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 03:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:23:02.322262
• Title: Architecture Aware Latency Constrained Sparse Neural Networks
• Title（参考訳）: アーキテクチャを考慮したレイテンシ制約付きスパースニューラルネットワーク
• Authors: Tianli Zhao, Qinghao Hu, Xiangyu He, Weixiang Xu, Jiaxing Wang, Cong Leng, Jian Cheng
• Abstract要約: 本稿では,CNNモデルの作成と高速化を目的として,遅延制約付きスパースフレームワークを設計する。 また,効率的な計算のための新しいスパース畳み込みアルゴリズムを提案する。 我々のシステム・アルゴリズムの共同設計フレームワークは、リソース制約のあるモバイルデバイス上でのネットワークの精度とレイテンシのフロンティアをはるかに向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.50683537052815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acceleration of deep neural networks to meet a specific latency constraint is essential for their deployment on mobile devices. In this paper, we design an architecture aware latency constrained sparse (ALCS) framework to prune and accelerate CNN models. Taking modern mobile computation architectures into consideration, we propose Single Instruction Multiple Data (SIMD)-structured pruning, along with a novel sparse convolution algorithm for efficient computation. Besides, we propose to estimate the run time of sparse models with piece-wise linear interpolation. The whole latency constrained pruning task is formulated as a constrained optimization problem that can be efficiently solved with Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Extensive experiments show that our system-algorithm co-design framework can achieve much better Pareto frontier among network accuracy and latency on resource-constrained mobile devices.
• Abstract（参考訳）: 特定のレイテンシ制約を満たすためのディープニューラルネットワークの加速は、モバイルデバイスへのデプロイに不可欠である。 本稿では,アーキテクチャに配慮した遅延制約付きスパース(alcs)フレームワークを設計,cnnモデルを高速化する。 最新のモバイル計算アーキテクチャを考慮に入れ,効率的な計算のための新しいスパース畳み込みアルゴリズムとともに,Single Instruction Multiple Data (SIMD)-structured pruningを提案する。 さらに,線形補間によるスパースモデルの実行時間を推定する手法を提案する。 遅延制約付きプルーニングタスク全体は、alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) で効率的に解ける制約付き最適化問題として定式化される。 広範な実験により,ネットワークの精度とリソース制約のあるモバイルデバイスのレイテンシにおいて,より優れたparetoフロンティアを実現することができた。

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