Fugu-MT 論文翻訳(概要): HEAM: High-Efficiency Approximate Multiplier Optimization for Deep Neural Networks

論文の概要: HEAM: High-Efficiency Approximate Multiplier Optimization for Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08022v4
Date: Tue, 24 Oct 2023 03:50:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 04:01:05.011450
Title: HEAM: High-Efficiency Approximate Multiplier Optimization for Deep Neural Networks
Title（参考訳）: heam:ディープニューラルネットワークの高効率近似マルチプライア最適化
Authors: Su Zheng, Zhen Li, Yao Lu, Jingbo Gao, Jide Zhang, Lingli Wang
Abstract要約: 我々の乗算器は、DNNにおいて最もよく再現された近似乗算器よりも最大50.24%高い精度が得られる。正確な乗算器と比較して、乗算器は面積、消費電力、遅延をそれぞれ44.94%、47.63%、および16.78%削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.997295917769142
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose an optimization method for the automatic design of approximate multipliers, which minimizes the average error according to the operand distributions. Our multiplier achieves up to 50.24% higher accuracy than the best reproduced approximate multiplier in DNNs, with 15.76% smaller area, 25.05% less power consumption, and 3.50% shorter delay. Compared with an exact multiplier, our multiplier reduces the area, power consumption, and delay by 44.94%, 47.63%, and 16.78%, respectively, with negligible accuracy losses. The tested DNN accelerator modules with our multiplier obtain up to 18.70% smaller area and 9.99% less power consumption than the original modules.
Abstract（参考訳）: オペランド分布にしたがって平均誤差を最小化する近似乗算器の自動設計のための最適化手法を提案する。我々の乗算器は、DNNにおいて最もよく再現された近似乗算器よりも50.24%高い精度で15.76%小さく、消費電力が25.05%減少し、3.50%遅れている。正確な乗算器と比較して、乗算器は面積、消費電力、遅延を44.94%、47.63%、および16.78%削減し、精度の損失は無視できる。我々の乗算器を持つ試験されたDNN加速器モジュールは、18.70%の面積と9.99%の消費電力を得る。

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