論文の概要: Hardware-aware training for large-scale and diverse deep learning
inference workloads using in-memory computing-based accelerators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08469v1
- Date: Thu, 16 Feb 2023 18:25:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 13:03:00.459489
- Title: Hardware-aware training for large-scale and diverse deep learning
inference workloads using in-memory computing-based accelerators
- Title（参考訳）: インメモリコンピューティングベースのアクセラレータを用いた大規模多種多様なディープラーニング推論ワークロードのためのハードウェアアウェアトレーニング
- Authors: Malte J. Rasch, Charles Mackin, Manuel Le Gallo, An Chen, Andrea
Fasoli, Frederic Odermatt, Ning Li, S. R. Nandakumar, Pritish Narayanan,
Hsinyu Tsai, Geoffrey W. Burr, Abu Sebastian, Vijay Narayanan
- Abstract要約: 大規模なディープニューラルネットワークの多くは、AIMC上での等精度を示すために、再訓練が成功できることが示されている。
以上の結果から,重みではなく入力や出力にノイズを加えるAIMCの非理想性が,DNNの精度に最も影響を与えることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.152059921639833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analog in-memory computing (AIMC) -- a promising approach for
energy-efficient acceleration of deep learning workloads -- computes
matrix-vector multiplications (MVMs) but only approximately, due to
nonidealities that often are non-deterministic or nonlinear. This can adversely
impact the achievable deep neural network (DNN) inference accuracy as compared
to a conventional floating point (FP) implementation. While retraining has
previously been suggested to improve robustness, prior work has explored only a
few DNN topologies, using disparate and overly simplified AIMC hardware models.
Here, we use hardware-aware (HWA) training to systematically examine the
accuracy of AIMC for multiple common artificial intelligence (AI) workloads
across multiple DNN topologies, and investigate sensitivity and robustness to a
broad set of nonidealities. By introducing a new and highly realistic AIMC
crossbar-model, we improve significantly on earlier retraining approaches. We
show that many large-scale DNNs of various topologies, including convolutional
neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and transformers, can
in fact be successfully retrained to show iso-accuracy on AIMC. Our results
further suggest that AIMC nonidealities that add noise to the inputs or
outputs, not the weights, have the largest impact on DNN accuracy, and that
RNNs are particularly robust to all nonidealities.
- Abstract（参考訳）: analog in-memory computing (aimc) -- ディープラーニングのワークロードをエネルギー効率良く加速するための有望なアプローチ -- は行列ベクトル乗算(mvm)を計算するが、非決定性や非線形性がしばしば発生する非理想性のため、ほとんど計算しない。
これは、従来の浮動小数点(FP)実装と比較して、達成可能なディープニューラルネットワーク(DNN)推論精度に悪影響を及ぼす可能性がある。
トレーニングは以前、ロバスト性を改善するために提案されたが、以前の研究は、異なる、過度に単純化されたaimcハードウェアモデルを使用して、いくつかのdnnトポロジーのみを調査した。
本稿では、ハードウェア・アウェア(HWA)トレーニングを用いて、複数のDNNトポロジにまたがる複数の共通人工知能(AI)ワークロードのAIMCの精度を体系的に検証し、幅広い非理想性に対する感度と堅牢性を調査する。
新たな,高度に現実的なAIMCクロスバーモデルを導入することで,事前のトレーニングアプローチを大幅に改善する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマーなど、さまざまなトポロジの大規模DNNが、実際にはAIMC上でアイソ精度を示すために再トレーニング可能であることを示す。
さらに,重みではなく入力や出力にノイズを加えるAIMC非イデオロギーがDNNの精度に最も影響し,RNNは特にすべての非イデオロギーに対して堅牢であることが示唆された。
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