論文の概要: X-TIME: An in-memory engine for accelerating machine learning on tabular data with CAMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01285v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 04:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 14:42:51.281900
• Title: X-TIME: An in-memory engine for accelerating machine learning on tabular data with CAMs
• Title（参考訳）: x-time:camsによる表データ機械学習を高速化するインメモリエンジン
• Authors: Giacomo Pedretti, John Moon, Pedro Bruel, Sergey Serebryakov, Ron M. Roth, Luca Buonanno, Tobias Ziegler, Cong Xu, Martin Foltin, Paolo Faraboschi, Jim Ignowski, Catherine E. Graves
• Abstract要約: 現代的なツリーベースの機械学習モデルは、構造化データから関連する情報を抽出する。 本研究では,新たな精度向上型アナログCAMを実装したアナログデジタルアーキテクチャを提案する。 16nm技術の単一チップで評価した結果、最先端のGPUと比較して119倍のレイテンシで9740倍のスループットを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.890801978263358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structured, or tabular, data is the most common format in data science. While deep learning models have proven formidable in learning from unstructured data such as images or speech, they are less accurate than simpler approaches when learning from tabular data. In contrast, modern tree-based Machine Learning (ML) models shine in extracting relevant information from structured data. An essential requirement in data science is to reduce model inference latency in cases where, for example, models are used in a closed loop with simulation to accelerate scientific discovery. However, the hardware acceleration community has mostly focused on deep neural networks and largely ignored other forms of machine learning. Previous work has described the use of an analog content addressable memory (CAM) component for efficiently mapping random forests. In this work, we focus on an overall analog-digital architecture implementing a novel increased precision analog CAM and a programmable network on chip allowing the inference of state-of-the-art tree-based ML models, such as XGBoost and CatBoost. Results evaluated in a single chip at 16nm technology show 119x lower latency at 9740x higher throughput compared with a state-of-the-art GPU, with a 19W peak power consumption.
• Abstract（参考訳）: データ構造は、データ科学において最も一般的な形式である。 ディープラーニングモデルは、画像や音声などの非構造化データから学習することが証明されているが、表データから学習する場合の単純なアプローチよりも正確ではない。 対照的に、現代的なツリーベース機械学習(ML)モデルでは、構造化データから関連する情報を抽出する。 データサイエンスにおける必須要件は、例えば、科学的な発見を加速するためにシミュレーションを伴うクローズドループでモデルが使用される場合のモデル推論レイテンシを低減することである。 しかしながら、ハードウェアアクセラレーションコミュニティは、主にディープニューラルネットワークに焦点を当てており、他の機械学習形式を無視している。 これまでの研究では、ランダムフォレストを効率的にマッピングするためにアナログコンテンツアドレスメモリ(CAM)コンポーネントが用いられてきた。 本研究では,XGBoostやCatBoostといった最先端のツリーベースMLモデルの推論を可能にする,新たな精度向上型アナログCAMと,チップ上のプログラマブルネットワークを実装した,アナログデジタルアーキテクチャ全般に焦点をあてる。 16nm技術で1チップで評価した結果、最先端のGPUと比較して119倍のレイテンシが9740倍、ピーク電力は19Wであった。

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