論文の概要: DNA-TEQ: An Adaptive Exponential Quantization of Tensors for DNN Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16430v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 15:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:15:21.511610
• Title: DNA-TEQ: An Adaptive Exponential Quantization of Tensors for DNN Inference
• Title（参考訳）: DNA-TEQ:DNN推論のためのテンソルの適応指数量子化
• Authors: Bahareh Khabbazan, Marc Riera, Antonio Gonz\'alez
• Abstract要約: 量子化は、ストレージと計算の複雑さを減らすためにディープニューラルネットワーク(DNN)で一般的に使用される。 そこで本研究では,DNNテンソルを指数関数的に定量化するDNA-TEQを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7224449078128237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization is commonly used in Deep Neural Networks (DNNs) to reduce the storage and computational complexity by decreasing the arithmetical precision of activations and weights, a.k.a. tensors. Efficient hardware architectures employ linear quantization to enable the deployment of recent DNNs onto embedded systems and mobile devices. However, linear uniform quantization cannot usually reduce the numerical precision to less than 8 bits without sacrificing high performance in terms of model accuracy. The performance loss is due to the fact that tensors do not follow uniform distributions. In this paper, we show that a significant amount of tensors fit into an exponential distribution. Then, we propose DNA-TEQ to exponentially quantize DNN tensors with an adaptive scheme that achieves the best trade-off between numerical precision and accuracy loss. The experimental results show that DNA-TEQ provides a much lower quantization bit-width compared to previous proposals, resulting in an average compression ratio of 40% over the linear INT8 baseline, with negligible accuracy loss and without retraining the DNNs. Besides, DNA-TEQ leads the way in performing dot-product operations in the exponential domain, which saves 66% of energy consumption on average for a set of widely used DNNs.
• Abstract（参考訳）: 量子化はディープニューラルネットワーク(DNN)において、アクティベーションと重みの算術的精度、すなわちテンソルを小さくすることで、記憶と計算の複雑さを減らすために一般的に用いられる。 効率的なハードウェアアーキテクチャでは、最近のDNNを組み込みシステムやモバイルデバイスに展開するために線形量子化を用いる。 しかし、線形均一量子化はモデル精度の点で高い性能を犠牲にすることなく、通常8ビット未満に数値精度を下げることはできない。 パフォーマンスの損失はテンソルが一様分布に従わないためである。 本稿では,かなりの量のテンソルが指数分布に適合することを示す。 そこで我々は,DNNテンソルを指数関数的に定量化するDNA-TEQを提案する。 実験の結果,DNA-TEQの量子化ビット幅は従来の提案よりもはるかに小さく,平均圧縮比は線形INT8ベースラインよりも40%も小さく,精度の低下は無視でき,DNNを再トレーニングすることができないことがわかった。 さらに、DNA-TEQは指数領域でのドット生成操作を誘導し、広く使用されているDNNのセットで平均して66%のエネルギー消費を節約する。

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