論文の概要: EPIM: Efficient Processing-In-Memory Accelerators based on Epitome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07620v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 17:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:58:03.866893
• Title: EPIM: Efficient Processing-In-Memory Accelerators based on Epitome
• Title（参考訳）: epim:エピトームに基づくメモリ内効率的な処理アクセラレータ
• Authors: Chenyu Wang, Zhen Dong, Daquan Zhou, Zhenhua Zhu, Yu Wang, Jiashi Feng, Kurt Keutzer
• Abstract要約: 我々は、PIMアクセラレーターのためのメモリ効率の良いCNN演算子を構築するために、畳み込みのような機能を提供する軽量神経演算子であるEpitomeを紹介した。 ソフトウェア側では,PIMアクセラレータ上でのエピトームのレイテンシとエネルギを評価し,ハードウェア効率を向上させるため,PIM対応層設計手法を導入する。 ハードウェア面では,現在のPIMアクセラレータのデータパスをエピトームに適合させるために修正し,計算コストを削減するために特徴マップの再利用手法を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.74500224090265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exploration of Processing-In-Memory (PIM) accelerators has garnered significant attention within the research community. However, the utilization of large-scale neural networks on Processing-In-Memory (PIM) accelerators encounters challenges due to constrained on-chip memory capacity. To tackle this issue, current works explore model compression algorithms to reduce the size of Convolutional Neural Networks (CNNs). Most of these algorithms either aim to represent neural operators with reduced-size parameters (e.g., quantization) or search for the best combinations of neural operators (e.g., neural architecture search). Designing neural operators to align with PIM accelerators' specifications is an area that warrants further study. In this paper, we introduce the Epitome, a lightweight neural operator offering convolution-like functionality, to craft memory-efficient CNN operators for PIM accelerators (EPIM). On the software side, we evaluate epitomes' latency and energy on PIM accelerators and introduce a PIM-aware layer-wise design method to enhance their hardware efficiency. We apply epitome-aware quantization to further reduce the size of epitomes. On the hardware side, we modify the datapath of current PIM accelerators to accommodate epitomes and implement a feature map reuse technique to reduce computation cost. Experimental results reveal that our 3-bit quantized EPIM-ResNet50 attains 71.59% top-1 accuracy on ImageNet, reducing crossbar areas by 30.65 times. EPIM surpasses the state-of-the-art pruning methods on PIM.
• Abstract（参考訳）: PIM(Processing-In-Memory)アクセラレーターの探索は、研究コミュニティ内で大きな注目を集めている。 しかし、PIM(Processing-In-Memory)アクセラレーターにおける大規模ニューラルネットワークの利用は、オンチップメモリ容量の制約による課題に直面する。 この問題に取り組むため、現在の研究は畳み込みニューラルネットワーク(cnns)のサイズを減らすためにモデル圧縮アルゴリズムを探求している。 これらのアルゴリズムのほとんどは、縮小サイズのパラメータ(例えば量子化)を持つニューラルネットワークの表現や、ニューラルネットワークの最適な組み合わせ(例えば、ニューラルネットワークの検索)の探索を目的としている。 PIMアクセラレーターの仕様に合わせて神経オペレーターを設計することは、さらなる研究を保証している分野である。 本稿では、PIMアクセラレータ(EPIM)のためのメモリ効率の良いCNN演算子を構築するために、畳み込みのような機能を提供する軽量神経演算子であるEpitomeを紹介する。 ソフトウェア側では,PIMアクセラレータにおけるエピトームのレイテンシとエネルギを評価し,ハードウェア効率を向上させるため,PIM対応層設計手法を導入する。 エピトーム・アウェア・量子化を応用してエピトームのサイズをさらに小さくする。 ハードウェア面では,現在のPIMアクセラレータのデータパスをエピトームに適合させるために修正し,計算コストを削減するために特徴マップ再利用手法を実装した。 実験の結果、我々の3ビット量子化EPIM-ResNet50はImageNetで71.59%の精度を実現し、クロスバー面積を30.65倍削減した。 EPIMはPIMの最先端プルーニング手法を超越している。

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