論文の概要: AxOMaP: Designing FPGA-based Approximate Arithmetic Operators using Mathematical Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13445v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 18:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 19:43:07.450458
• Title: AxOMaP: Designing FPGA-based Approximate Arithmetic Operators using Mathematical Programming
• Title（参考訳）: AxOMaP:数学的プログラミングを用いたFPGAに基づく近似演算子の設計
• Authors: Siva Satyendra Sahoo and Salim Ullah and Akash Kumar
• Abstract要約: FPGAの近似演算子を合成するための,データ解析による数学的プログラミングに基づく手法を提案する。 具体的には、特徴量データの相関解析の結果に基づいて、混合整数の2次制約付きプログラムを定式化する。 従来の進化的アルゴリズムによる最適化と比較して,PPAとBEHAVの併用最適化において,ハイパーボリュームの最大21%の改善が報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.898055875927704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the increasing application of machine learning (ML) algorithms in embedded systems, there is a rising necessity to design low-cost computer arithmetic for these resource-constrained systems. As a result, emerging models of computation, such as approximate and stochastic computing, that leverage the inherent error-resilience of such algorithms are being actively explored for implementing ML inference on resource-constrained systems. Approximate computing (AxC) aims to provide disproportionate gains in the power, performance, and area (PPA) of an application by allowing some level of reduction in its behavioral accuracy (BEHAV). Using approximate operators (AxOs) for computer arithmetic forms one of the more prevalent methods of implementing AxC. AxOs provide the additional scope for finer granularity of optimization, compared to only precision scaling of computer arithmetic. To this end, designing platform-specific and cost-efficient approximate operators forms an important research goal. Recently, multiple works have reported using AI/ML-based approaches for synthesizing novel FPGA-based AxOs. However, most of such works limit usage of AI/ML to designing ML-based surrogate functions used during iterative optimization processes. To this end, we propose a novel data analysis-driven mathematical programming-based approach to synthesizing approximate operators for FPGAs. Specifically, we formulate mixed integer quadratically constrained programs based on the results of correlation analysis of the characterization data and use the solutions to enable a more directed search approach for evolutionary optimization algorithms. Compared to traditional evolutionary algorithms-based optimization, we report up to 21% improvement in the hypervolume, for joint optimization of PPA and BEHAV, in the design of signed 8-bit multipliers.
• Abstract（参考訳）: 組み込みシステムにおける機械学習(ml)アルゴリズムの適用が増えているため、これらのリソース制約のあるシステムに対して低コストなコンピュータ演算を設計する必要性が高まっている。 その結果、資源制約付きシステム上でML推論を実装するために、そのようなアルゴリズムの固有の誤り耐性を利用する近似計算や確率計算などの新しい計算モデルが活発に検討されている。 近似コンピューティング(AxC)は、動作精度(BEHAV)のある程度の低下を許容することにより、アプリケーションのパワー、パフォーマンス、領域(PPA)における不均等なゲインを提供することを目的としている。 コンピュータ演算に近似演算子(AxOs)を使用すると、AxCを実装する最も一般的な方法の1つとなる。 AxOsは、コンピュータ算術の精度スケーリングにのみ比較して、最適化の粒度の細かい追加のスコープを提供する。 この目的のために、プラットフォーム固有でコスト効率の良い近似演算子の設計が重要な研究目標となっている。 近年、新しいFPGAベースのAxOsの合成にAI/MLベースのアプローチを用いて、複数の研究が報告されている。 しかし、そのような作業のほとんどは、反復最適化プロセスで使用されるMLベースの代理関数の設計にAI/MLの使用を制限する。 そこで本研究では,fpgaの近似演算子を合成する新しいデータ解析駆動数理計画法を提案する。 具体的には,特徴付けデータの相関解析結果に基づいて,混合整数2次制約付きプログラムを定式化し,その解を用いて,進化的最適化アルゴリズムに対するより有向な探索手法を実現する。 従来の進化アルゴリズムに基づく最適化と比較して,ppaとbehavの共同最適化では,符号付き8ビット乗算器の設計において,ハイパーボリュームが最大21%改善されていることを報告した。

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