Fugu-MT 論文翻訳(概要): Energy-efficient DNN Inference on Approximate Accelerators Through Formal Property Exploration

論文の概要: Energy-efficient DNN Inference on Approximate Accelerators Through Formal Property Exploration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12350v1
Date: Mon, 25 Jul 2022 17:07:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 15:23:06.065387
Title: Energy-efficient DNN Inference on Approximate Accelerators Through Formal Property Exploration
Title（参考訳）: 形式的特性探索による近似加速器のエネルギー効率DNN推定
Authors: Ourania Spantidi, Georgios Zervakis, Iraklis Anagnostopoulos and J\"org Henkel
Abstract要約: 本稿では、近似型ディープニューラルネットワーク(DNN)のための重み付け近似マッピングのための自動フレームワークを提案する。 MAC単位レベルでは、エネルギー利得の点で既にエネルギー効率のよいマッピングを2ドル以上超えた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) are being heavily utilized in modern applications and are putting energy-constraint devices to the test. To bypass high energy consumption issues, approximate computing has been employed in DNN accelerators to balance out the accuracy-energy reduction trade-off. However, the approximation-induced accuracy loss can be very high and drastically degrade the performance of the DNN. Therefore, there is a need for a fine-grain mechanism that would assign specific DNN operations to approximation in order to maintain acceptable DNN accuracy, while also achieving low energy consumption. In this paper, we present an automated framework for weight-to-approximation mapping enabling formal property exploration for approximate DNN accelerators. At the MAC unit level, our experimental evaluation surpassed already energy-efficient mappings by more than $\times2$ in terms of energy gains, while also supporting significantly more fine-grain control over the introduced approximation.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、現代のアプリケーションで多用されており、テストにエネルギー制約デバイスを配置している。高エネルギー消費問題を回避するため、DNNアクセラレーターで近似計算が採用され、精度-エネルギー削減トレードオフのバランスが取れている。しかし、近似による精度損失は非常に高く、DNNの性能が大幅に低下する可能性がある。したがって、許容できるDNNの精度を維持するために特定のDNN演算を近似に割り当て、低エネルギー消費を達成するための微粒化機構が必要である。本稿では,DNN加速器の形式的特性探索を可能にする重み-近似マッピングの自動フレームワークを提案する。 MAC単位レベルでは,既存のエネルギー効率のマッピングを$\times2$以上のエネルギーゲインで上回り,導入した近似に対する微粒化制御も大きく支持した。

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