論文の概要: Multiply-and-Fire (MNF): An Event-driven Sparse Neural Network Accelerator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09797v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 21:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 13:59:15.107761
• Title: Multiply-and-Fire (MNF): An Event-driven Sparse Neural Network Accelerator
• Title（参考訳）: multiply-and-fire (mnf): イベント駆動スパースニューラルネットワークアクセラレータ
• Authors: Miao Yu, Tingting Xiang, Venkata Pavan Kumar Miriyala, Trevor E. Carlson
• Abstract要約: この研究は、ANNアクセラレーションに対するイベント駆動(あるいはアクティベーション駆動)アプローチで、スパーシリティをユニークな視点で見る。 我々の分析および実験結果から、このイベント駆動型ソリューションは、CNNとワークロードの両方で高効率なAI推論を可能にするために、新たな方向を示すことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.224364382976958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning, particularly deep neural network inference, has become a vital workload for many computing systems, from data centers and HPC systems to edge-based computing. As advances in sparsity have helped improve the efficiency of AI acceleration, there is a continued need for improved system efficiency for both high-performance and system-level acceleration. This work takes a unique look at sparsity with an event (or activation-driven) approach to ANN acceleration that aims to minimize useless work, improve utilization, and increase performance and energy efficiency. Our analytical and experimental results show that this event-driven solution presents a new direction to enable highly efficient AI inference for both CNN and MLP workloads. This work demonstrates state-of-the-art energy efficiency and performance centring on activation-based sparsity and a highly-parallel dataflow method that improves the overall functional unit utilization (at 30 fps). This work enhances energy efficiency over a state-of-the-art solution by 1.46$\times$. Taken together, this methodology presents a novel, new direction to achieve high-efficiency, high-performance designs for next-generation AI acceleration platforms.
• Abstract（参考訳）: 機械学習、特にディープニューラルネットワーク推論は、データセンターやHPCシステムからエッジベースのコンピューティングに至るまで、多くのコンピューティングシステムにとって重要なワークロードとなっている。 スパーシティの進歩がaiアクセラレーションの効率向上に寄与しているため、ハイパフォーマンスとシステムレベルのアクセラレーションの両方において、システム効率の向上が引き続き求められている。 この研究は、ANNアクセラレーションに対するイベント(あるいはアクティベーション駆動)アプローチによって、無駄な作業の最小化、利用率の向上、パフォーマンスとエネルギー効率の向上を目的としている。 分析および実験結果から、このイベント駆動型ソリューションは、CNNとMLPの両方のワークロードに対して、高効率なAI推論を可能にするために、新たな方向を示すことが示された。 本研究は, 機能単位全体の利用効率を30fpsで向上させる高並列データフロー法と, アクティベーションベース空間におけるエネルギー効率と性能中心性を示す。 この研究は、最先端の解に対するエネルギー効率を 1.46$\times$ で向上させる。 総合すると、この方法論は次世代aiアクセラレーションプラットフォームの高性能で高性能な設計を実現するための新しい方向性を示す。

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