論文の概要: DiGamma: Domain-aware Genetic Algorithm for HW-Mapping Co-optimization for DNN Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11220v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 22:44:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-29 03:05:40.399212
• Title: DiGamma: Domain-aware Genetic Algorithm for HW-Mapping Co-optimization for DNN Accelerators
• Title（参考訳）: DiGamma:DNN加速器のHWマッピング協調最適化のためのドメイン認識遺伝的アルゴリズム
• Authors: Sheng-Chun Kao, Michael Pellauer, Angshuman Parashar, Tushar Krishna
• Abstract要約: 本稿では,HWとマッピングによって構築された膨大な設計空間を効率的に符号化するHW-Mapping共最適化フレームワークと,探索効率を向上させるための特殊な演算子を備えたドメイン認識型遺伝的アルゴリズムDiGammaを提案する。 評価の結果,DiGammaは,エッジおよびクラウド設定において,最高性能のベースライン最適化アルゴリズムと比較して,(ジオメアン)3.0xと10.0xの高速化を実現可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.248341310190857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The design of DNN accelerators includes two key parts: HW resource configuration and mapping strategy. Intensive research has been conducted to optimize each of them independently. Unfortunately, optimizing for both together is extremely challenging due to the extremely large cross-coupled search space. To address this, in this paper, we propose a HW-Mapping co-optimization framework, an efficient encoding of the immense design space constructed by HW and Mapping, and a domain-aware genetic algorithm, named DiGamma, with specialized operators for improving search efficiency. We evaluate DiGamma with seven popular DNNs models with different properties. Our evaluations show DiGamma can achieve (geomean) 3.0x and 10.0x speedup, comparing to the best-performing baseline optimization algorithms, in edge and cloud settings.
• Abstract（参考訳）: DNNアクセラレータの設計には、HWリソース設定とマッピング戦略の2つの重要な部分が含まれている。 それぞれを独立して最適化するための集中的な研究が行われている。 残念ながら、両者を最適化することは極めて大きなクロスカップリング検索スペースのために非常に難しい。 そこで本稿では,HW-Mapping共最適化フレームワーク,HWとマッピングによって構築された巨大な設計空間の効率的な符号化,ドメイン認識型遺伝的アルゴリズムであるDiGammaを提案する。 異なる特性を持つ7つのDNNモデルを用いてDiGammaを評価する。 評価の結果,DiGammaは,エッジおよびクラウド設定において,最高性能のベースライン最適化アルゴリズムと比較して,3.0xと10.0xの高速化を実現することができた。

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