論文の概要: The Hardware Impact of Quantization and Pruning for Weights in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04174v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 16:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 15:35:38.191765
• Title: The Hardware Impact of Quantization and Pruning for Weights in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークにおける重みの量子化とプルーニングのハードウェア的影響
• Authors: Clemens JS Schaefer, Pooria Taheri, Mark Horeni, and Siddharth Joshi
• Abstract要約: パラメータの量子化とプルーニングは、モデルサイズを圧縮し、メモリフットプリントを削減し、低レイテンシ実行を容易にする。 本研究では,身近な身近なジェスチャー認識システムであるSNNに対して,孤立度,累積的に,そして同時にプルーニングと量子化の様々な組み合わせについて検討する。 本研究では,3次重みまで精度の低下に悩まされることなく,攻撃的パラメータ量子化に対処可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.368986335765876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Energy efficient implementations and deployments of Spiking neural networks (SNNs) have been of great interest due to the possibility of developing artificial systems that can achieve the computational powers and energy efficiency of the biological brain. Efficient implementations of SNNs on modern digital hardware are also inspired by advances in machine learning and deep neural networks (DNNs). Two techniques widely employed in the efficient deployment of DNNs -- the quantization and pruning of parameters, can both compress the model size, reduce memory footprints, and facilitate low-latency execution. The interaction between quantization and pruning and how they might impact model performance on SNN accelerators is currently unknown. We study various combinations of pruning and quantization in isolation, cumulatively, and simultaneously (jointly) to a state-of-the-art SNN targeting gesture recognition for dynamic vision sensor cameras (DVS). We show that this state-of-the-art model is amenable to aggressive parameter quantization, not suffering from any loss in accuracy down to ternary weights. However, pruning only maintains iso-accuracy up to 80% sparsity, which results in 45% more energy than the best quantization on our architectural model. Applying both pruning and quantization can result in an accuracy loss to offer a favourable trade-off on the energy-accuracy Pareto-frontier for the given hardware configuration.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のエネルギー効率の高い実装と展開は、生体脳の計算能力とエネルギー効率を達成する人工システムを開発する可能性から大きな関心を集めている。 現代のデジタルハードウェア上でのSNNの効率的な実装も、機械学習とディープニューラルネットワーク(DNN)の進歩にインスパイアされている。 DNNの効率的なデプロイに広く採用されている2つのテクニック -- パラメータの量子化とプルーニング — は、モデルサイズを圧縮し、メモリフットプリントを削減し、低レイテンシ実行を容易にする。 量子化とプルーニングの相互作用とSNNアクセラレーターにおけるモデルパフォーマンスへの影響は現時点では不明である。 動的視覚センサカメラ(dvs)のための最先端のsn目標ジェスチャ認識に対して,pruning と quantization の分離,累積的および同時的組み合わせについて検討した。 この最先端のモデルは攻撃的パラメータ量子化に適しており、三元重みによる精度の損失に苦しむことはない。 しかし、プルーニングは最大80%のスパース性しか維持せず、建築モデルの最良の量子化よりも45%のエネルギーを消費します。 プルーニングと量子化の両方を適用すると精度が低下し、与えられたハードウェア構成の正確なpareto-frontierに対する有利なトレードオフが得られる。

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