論文の概要: Accelerating RNN-based Speech Enhancement on a Multi-Core MCU with Mixed FP16-INT8 Post-Training Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07692v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 10:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-17 18:25:43.913222
• Title: Accelerating RNN-based Speech Enhancement on a Multi-Core MCU with Mixed FP16-INT8 Post-Training Quantization
• Title（参考訳）: FP16-INT8混合後の量子化によるマルチコアMCUにおけるRNN音声の高速化
• Authors: Manuele Rusci, Marco Fariselli, Martin Croome, Francesco Paci, Eric Flamand
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく音声強調(SE)アルゴリズムは、最先端マイクロコントローラユニット(MCU)上に展開される LSTMまたはGRU再帰ブロックの並列計算を手動で管理したメモリ転送を伴う最適化されたソフトウェアパイプラインを提案する。 実験は、Valentiniデータセットでトレーニングされた複数のLSTMとGRUベースのSEモデルで行われ、最大1.24Mパラメータが特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an optimized methodology to design and deploy Speech Enhancement (SE) algorithms based on Recurrent Neural Networks (RNNs) on a state-of-the-art MicroController Unit (MCU), with 1+8 general-purpose RISC-V cores. To achieve low-latency execution, we propose an optimized software pipeline interleaving parallel computation of LSTM or GRU recurrent blocks, featuring vectorized 8-bit integer (INT8) and 16-bit floating-point (FP16) compute units, with manually-managed memory transfers of model parameters. To ensure minimal accuracy degradation with respect to the full-precision models, we propose a novel FP16-INT8 Mixed-Precision Post-Training Quantization (PTQ) scheme that compresses the recurrent layers to 8-bit while the bit precision of remaining layers is kept to FP16. Experiments are conducted on multiple LSTM and GRU based SE models trained on the Valentini dataset, featuring up to 1.24M parameters. Thanks to the proposed approaches, we speed-up the computation by up to 4x with respect to the lossless FP16 baselines. Differently from a uniform 8-bit quantization that degrades the PESQ score by 0.3 on average, the Mixed-Precision PTQ scheme leads to a low-degradation of only 0.06, while achieving a 1.4-1.7x memory saving. Thanks to this compression, we cut the power cost of the external memory by fitting the large models on the limited on-chip non-volatile memory and we gain a MCU power saving of up to 2.5x by reducing the supply voltage from 0.8V to 0.65V while still matching the real-time constraints. Our design results 10x more energy efficient than state-of-the-art SE solutions deployed on single-core MCUs that make use of smaller models and quantization-aware training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1+8の汎用RISC-Vコアを持つMCU上で,リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく音声強調アルゴリズムの設計と展開を行うための最適化手法を提案する。 低レイテンシ実行を実現するために,ベクトル化された8ビット整数 (INT8) と16ビット浮動小数点 (FP16) 演算ユニットを備えたLSTMまたはGRU再帰ブロックの並列計算を手動で管理するソフトウェアパイプラインを提案する。 完全精度モデルに対して最小限の精度劣化を確保するため,FP16に残っていた残層を8ビットに圧縮する新しいFP16-INT8混合精度ポストトライニング量子化(PTQ)方式を提案する。 実験は、Valentiniデータセットでトレーニングされた複数のLSTMとGRUベースのSEモデルで行われ、最大1.24Mパラメータが特徴である。 提案手法により,損失のないfp16ベースラインに対して最大4倍の高速化が可能となった。 PESQのスコアを平均0.3下げる均一な8ビット量子化とは異なり、Mixed-Precision PTQスキームは、1.4-1.7倍のメモリ節約を実現しつつ、わずか0.06の低劣化をもたらす。 この圧縮により、オンチップの非揮発性メモリに大容量のモデルを取り付けることで外部メモリの電力コストを削減し、MCUの電源電圧を0.8Vから0.65Vに削減し、MCUの省電力化を実現した。 我々の設計は、より小さなモデルと量子化対応のトレーニングを利用するシングルコアのMCUにデプロイされた最先端のSEソリューションよりも10倍エネルギー効率が高い。

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