論文の概要: NeuralMatrix: Compute the Entire Neural Networks with Linear Matrix Operations for Efficient Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14405v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 13:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:12:42.828032
• Title: NeuralMatrix: Compute the Entire Neural Networks with Linear Matrix Operations for Efficient Inference
• Title（参考訳）: neuralmatrix: 効率的な推論のための線形行列演算によるニューラルネットワーク全体の計算
• Authors: Ruiqi Sun, Jie Zhao, Xin He, Yiran Li, An Zou
• Abstract要約: 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデル全体の計算を線形行列演算に変換するフレームワークであるNeuralMatrixを紹介する。 個々のネットワークモデルで要求される様々な計算タイプによって引き起こされる制約を克服することにより、このアプローチは両方の一般性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.03105482791844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The inherent diversity of computation types within individual deep neural network (DNN) models necessitates a corresponding variety of computation units within hardware processors, leading to a significant constraint on computation efficiency during neural network execution. In this study, we introduce NeuralMatrix, a framework that transforms the computation of entire DNNs into linear matrix operations, effectively enabling their execution with one general-purpose matrix multiplication (GEMM) accelerator. By surmounting the constraints posed by the diverse computation types required by individual network models, this approach provides both generality, allowing a wide range of DNN models to be executed using a single GEMM accelerator and application-specific acceleration levels without extra special function units, which are validated through main stream DNNs and their variant models.
• Abstract（参考訳）: 個々のディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにおける計算タイプの固有の多様性は、ハードウェアプロセッサ内の対応する様々な計算ユニットを必要とするため、ニューラルネットワーク実行時の計算効率に大きな制約が生じる。 本研究では,DNN全体の計算を線形行列演算に変換するフレームワークであるNeuralMatrixを紹介する。 個別のネットワークモデルで要求される多種多様な計算形式による制約を克服することにより、単一のGEMMアクセラレーターを用いて広範囲のDNNモデルを実行し、特別な機能ユニットを使わずにアプリケーション固有のアクセラレーションレベルを実行し、メインストリームのDNNとその変種モデルを通して検証することができる。

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