論文の概要: NN-LUT: Neural Approximation of Non-Linear Operations for Efficient Transformer Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02191v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 23:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 15:09:14.180140
• Title: NN-LUT: Neural Approximation of Non-Linear Operations for Efficient Transformer Inference
• Title（参考訳）: NN-LUT:効率的な変圧器推論のための非線形演算のニューラル近似
• Authors: Joonsang Yu, Junki Park, Seongmin Park, Minsoo Kim, Sihwa Lee, Dong Hyun Lee, Jungwook Choi
• Abstract要約: GELU、Layer normalization、Softmaxといった非線形演算は、トランスフォーマーモデルのブロックの構築には不可欠だがコストがかかる。 本稿では,効率的なトランスフォーマー推論のためのハードウェアフレンドリな近似フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.329021390526124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Non-linear operations such as GELU, Layer normalization, and Softmax are essential yet costly building blocks of Transformer models. Several prior works simplified these operations with look-up tables or integer computations, but such approximations suffer inferior accuracy or considerable hardware cost with long latency. This paper proposes an accurate and hardware-friendly approximation framework for efficient Transformer inference. Our framework employs a simple neural network as a universal approximator with its structure equivalently transformed into a LUT. The proposed framework called NN-LUT can accurately replace all the non-linear operations in popular BERT models with significant reductions in area, power consumption, and latency.
• Abstract（参考訳）: GELU、Layer normalization、Softmaxといった非線形演算は、トランスフォーマーモデルのブロックの構築には不可欠だがコストがかかる。 いくつかの先行研究は、ルックアップテーブルや整数計算でこれらの操作を単純化したが、そのような近似は精度が劣り、長いレイテンシでかなりのハードウェアコストがかかる。 本稿では,効率的なトランスフォーマー推論のためのハードウェアフレンドリな近似フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、その構造を等価にLUTに変換する普遍近似器として、単純なニューラルネットワークを使用している。 NN-LUTと呼ばれる提案されたフレームワークは、人気のあるBERTモデルにおけるすべての非線形操作を、領域、消費電力、レイテンシを大幅に削減して、正確に置き換えることができる。

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