論文の概要: Bespoke Approximation of Multiplication-Accumulation and Activation Targeting Printed Multilayer Perceptrons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17612v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 11:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:32:34.471988
• Title: Bespoke Approximation of Multiplication-Accumulation and Activation Targeting Printed Multilayer Perceptrons
• Title（参考訳）: 印刷多層パーセプトロンの増積と活性化のベスポーク近似
• Authors: Florentia Afentaki, Gurol Saglam, Argyris Kokkinis, Kostas Siozios, Georgios Zervakis, Mehdi B Tahoori
• Abstract要約: Printed Electronics (PE) は、非再帰エンジニアリングコスト、超低製造コスト、オンデマンド製造など、非並列的な機能を提供している。 PEは、その大きな特徴サイズのためにある種の制限に直面しており、複雑な回路の実現を妨げる。 超低消費電力多層パーセプトロン(MLP)分類器を設計するための自動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8768075668637361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Printed Electronics (PE) feature distinct and remarkable characteristics that make them a prominent technology for achieving true ubiquitous computing. This is particularly relevant in application domains that require conformal and ultra-low cost solutions, which have experienced limited penetration of computing until now. Unlike silicon-based technologies, PE offer unparalleled features such as non-recurring engineering costs, ultra-low manufacturing cost, and on-demand fabrication of conformal, flexible, non-toxic, and stretchable hardware. However, PE face certain limitations due to their large feature sizes, that impede the realization of complex circuits, such as machine learning classifiers. In this work, we address these limitations by leveraging the principles of Approximate Computing and Bespoke (fully-customized) design. We propose an automated framework for designing ultra-low power Multilayer Perceptron (MLP) classifiers which employs, for the first time, a holistic approach to approximate all functions of the MLP's neurons: multiplication, accumulation, and activation. Through comprehensive evaluation across various MLPs of varying size, our framework demonstrates the ability to enable battery-powered operation of even the most intricate MLP architecture examined, significantly surpassing the current state of the art.
• Abstract（参考訳）: Printed Electronics (PE) は、真のユビキタスコンピューティングを実現するための顕著な技術である、際立った特徴と特徴を特徴とする。 これは、これまでコンピューティングの浸透が限られていた整合性および超低コストのソリューションを必要とするアプリケーションドメインに特に関係している。 シリコンベースの技術とは異なり、peは非繰り返しのエンジニアリングコスト、超低製造コスト、コンフォーサル、フレキシブル、非毒性、伸縮可能なハードウェアのオンデマンド製造などの非並列的な機能を提供する。 しかし、PEはその大きな特徴サイズのために一定の制限に直面しており、機械学習分類器のような複雑な回路の実現を妨げる。 本研究では,近似計算の原理と(完全にカスタマイズされた)設計の原理を活用し,これらの制約に対処する。 超低出力多層パーセプトロン(mlp)分類器の設計のための自動化フレームワークを提案する。これは初めて、mlpのニューロンの全ての機能を近似する包括的アプローチである、乗算、蓄積、活性化を用いる。 各種のMLPを網羅的に評価することにより,最も複雑なMLPアーキテクチャであっても,バッテリ駆動による操作が可能であり,技術の現状を大きく上回っていることを示す。

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