論文の概要: Evolution of Convolutional Neural Network (CNN): Compute vs Memory bandwidth for Edge AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12816v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 09:11:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:48:49.636870
• Title: Evolution of Convolutional Neural Network (CNN): Compute vs Memory bandwidth for Edge AI
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の進化:エッジAIの計算とメモリ帯域幅
• Authors: Dwith Chenna
• Abstract要約: この記事では、Edge AIのコンテキストにおけるCNN計算要求とメモリ帯域幅の関係について検討する。 モデル複雑性が計算要求とメモリアクセスパターンの両方に与える影響について検討する。 この分析は、エッジデバイス上でのCNNパフォーマンス向上において、効率的なアーキテクチャと潜在的なハードウェアアクセラレータの設計に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have greatly influenced the field of Embedded Vision and Edge Artificial Intelligence (AI), enabling powerful machine learning capabilities on resource-constrained devices. This article explores the relationship between CNN compute requirements and memory bandwidth in the context of Edge AI. We delve into the historical progression of CNN architectures, from the early pioneering models to the current state-of-the-art designs, highlighting the advancements in compute-intensive operations. We examine the impact of increasing model complexity on both computational requirements and memory access patterns. The paper presents a comparison analysis of the evolving trade-off between compute demands and memory bandwidth requirements in CNNs. This analysis provides insights into designing efficient architectures and potential hardware accelerators in enhancing CNN performance on edge devices.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、リソース制約されたデバイス上で強力な機械学習機能を実現するために、組み込みビジョンとエッジ人工知能(AI)の分野に大きな影響を与えている。 この記事では、Edge AIのコンテキストにおけるCNN計算要求とメモリ帯域幅の関係について説明する。 我々は、初期のパイオニアモデルから現在の最先端設計まで、cnnアーキテクチャの歴史的進歩を掘り下げ、計算集約型オペレーションの進歩を強調する。 モデル複雑性が計算要求とメモリアクセスパターンの両方に与える影響を検討する。 本稿では,cnnにおける計算要求とメモリ帯域幅要求のトレードオフを比較検討する。 この分析は、効率的なアーキテクチャと潜在的なハードウェアアクセラレータの設計に関する洞察を提供し、エッジデバイスでのcnnパフォーマンスを向上させる。

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