論文の概要: NASA: Neural Architecture Search and Acceleration for Hardware Inspired Hybrid Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13361v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 16:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 21:55:27.923371
• Title: NASA: Neural Architecture Search and Acceleration for Hardware Inspired Hybrid Networks
• Title（参考訳）: NASA: ハードウェアにインスパイアされたハイブリッドネットワークのためのニューラルアーキテクチャ検索と高速化
• Authors: Huihong Shi, Haoran You, Yang Zhao, Zhongfeng Wang, and Yingyan Lin
• Abstract要約: 我々はNASAというニューラルアーキテクチャ検索・加速フレームワークを提案する。 自動乗算型DNN開発を可能にし、専用乗算型加速器を統合する。 実験は、達成可能な精度と効率のトレードオフの観点から、NASAのアルゴリズム・ハードウェアの共同設計フレームワークの利点を一貫して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.95135135092478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiplication is arguably the most cost-dominant operation in modern deep neural networks (DNNs), limiting their achievable efficiency and thus more extensive deployment in resource-constrained applications. To tackle this limitation, pioneering works have developed handcrafted multiplication-free DNNs, which require expert knowledge and time-consuming manual iteration, calling for fast development tools. To this end, we propose a Neural Architecture Search and Acceleration framework dubbed NASA, which enables automated multiplication-reduced DNN development and integrates a dedicated multiplication-reduced accelerator for boosting DNNs' achievable efficiency. Specifically, NASA adopts neural architecture search (NAS) spaces that augment the state-of-the-art one with hardware-inspired multiplication-free operators, such as shift and adder, armed with a novel progressive pretrain strategy (PGP) together with customized training recipes to automatically search for optimal multiplication-reduced DNNs; On top of that, NASA further develops a dedicated accelerator, which advocates a chunk-based template and auto-mapper dedicated for NASA-NAS resulting DNNs to better leverage their algorithmic properties for boosting hardware efficiency. Experimental results and ablation studies consistently validate the advantages of NASA's algorithm-hardware co-design framework in terms of achievable accuracy and efficiency tradeoffs. Codes are available at https://github.com/RICE-EIC/NASA.
• Abstract（参考訳）: 乗算は、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)において最もコストがかかる演算であり、達成可能な効率を制限し、リソース制約のあるアプリケーションへのより広範なデプロイを可能にする。 この制限に対処するために、先駆的な作業は、専門家の知識と時間を要する手作業によるイテレーションを必要とする、手作りの乗算不要のDNNを開発した。 この目的のために,NASA というニューラル・アーキテクチャ・サーチ・アクセラレーション・フレームワークを提案し,DNN の達成可能な効率を向上するために,自動乗算還元 DNN 開発を実現し,専用乗算還元加速器を統合する。 Specifically, NASA adopts neural architecture search (NAS) spaces that augment the state-of-the-art one with hardware-inspired multiplication-free operators, such as shift and adder, armed with a novel progressive pretrain strategy (PGP) together with customized training recipes to automatically search for optimal multiplication-reduced DNNs; On top of that, NASA further develops a dedicated accelerator, which advocates a chunk-based template and auto-mapper dedicated for NASA-NAS resulting DNNs to better leverage their algorithmic properties for boosting hardware efficiency. 実験結果とアブレーション研究は、達成可能な精度と効率のトレードオフの観点から、NASAのアルゴリズム・ハードウェアの共同設計フレームワークの利点を一貫して評価している。 コードはhttps://github.com/RICE-EIC/NASAで公開されている。

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