Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Effective Methods for Mixed Precision Neural Network Quantization for Faster, Energy-efficient Inference

論文の概要: Efficient and Effective Methods for Mixed Precision Neural Network Quantization for Faster, Energy-efficient Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13330v2
Date: Wed, 10 Jan 2024 19:04:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-13 04:16:48.395465
Title: Efficient and Effective Methods for Mixed Precision Neural Network Quantization for Faster, Energy-efficient Inference
Title（参考訳）: 高速エネルギー効率推論のための混合精度ニューラルネットワーク量子化の効率的かつ効果的な方法
Authors: Deepika Bablani, Jeffrey L. Mckinstry, Steven K. Esser, Rathinakumar Appuswamy, Dharmendra S. Modha
Abstract要約: ネットワークの精度を下げるための量子化は、ネットワークを単純化する強力な技術である。混合精度量子化法は,各レイヤの精度を選択的に調整し,タスク性能の最小低下を実現する。タスク性能に及ぼすレイヤー精度選択の影響を推定するために,2つの方法を紹介した。 EAGLとALPSを用いて4ビット層と2ビット層を混合して完全精度を復元する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3213055774512648
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For efficient neural network inference, it is desirable to achieve state-of-the-art accuracy with the simplest networks requiring the least computation, memory, and power. Quantizing networks to lower precision is a powerful technique for simplifying networks. As each layer of a network may have different sensitivity to quantization, mixed precision quantization methods selectively tune the precision of individual layers to achieve a minimum drop in task performance (e.g., accuracy). To estimate the impact of layer precision choice on task performance, two methods are introduced: i) Entropy Approximation Guided Layer selection (EAGL) is fast and uses the entropy of the weight distribution, and ii) Accuracy-aware Layer Precision Selection (ALPS) is straightforward and relies on single epoch fine-tuning after layer precision reduction. Using EAGL and ALPS for layer precision selection, full-precision accuracy is recovered with a mix of 4-bit and 2-bit layers for ResNet-50, ResNet-101 and BERT-base transformer networks, demonstrating enhanced performance across the entire accuracy-throughput frontier. The techniques demonstrate better performance than existing techniques in several commensurate comparisons. Notably, this is accomplished with significantly lesser computational time required to reach a solution.
Abstract（参考訳）: 効率的なニューラルネットワーク推論には、最小の計算、メモリ、電力を必要とする最も単純なネットワークで最先端の精度を達成することが望ましい。ネットワークの精度を下げるための量子化は、ネットワークを単純化する強力な技術である。ネットワークの各層は量子化に対する感度が異なる可能性があるため、混合精度量子化法は個々の層の精度を選択的に調整して最小のタスク性能(例えば、精度)を達成する。レイヤ精度選択がタスク性能に与える影響を推定するために,2つの手法を導入する。一エントロピー近似誘導層選択(EAGL)が速く、重量分布のエントロピーを用いること。二精度認識層精密選択(alps)は、単純で、層精度低減後の単一のエポック微調整に依存する。 EAGL と ALPS を用いて,ResNet-50,ResNet-101,BERT-base の4ビット層と2ビット層を混在させ,精度・スループットのフロンティア全体の性能向上を図った。これらの技術は、いくつかのコンメジュレート比較において、既存の技術よりも優れた性能を示す。特に、これは解に到達するのに必要な計算時間を大幅に削減して達成される。

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