論文の概要: HyperSense: Hyperdimensional Intelligent Sensing for Energy-Efficient Sparse Data Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10267v3
- Date: Thu, 6 Jun 2024 21:52:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 20:17:18.352853
- Title: HyperSense: Hyperdimensional Intelligent Sensing for Energy-Efficient Sparse Data Processing
- Title（参考訳）: HyperSense:エネルギー効率の良いスパースデータ処理のための超次元知能センシング
- Authors: Sanggeon Yun, Hanning Chen, Ryozo Masukawa, Hamza Errahmouni Barkam, Andrew Ding, Wenjun Huang, Arghavan Rezvani, Shaahin Angizi, Mohsen Imani,
- Abstract要約: HyperSenseは、センサデータのオブジェクト存在予測に基づいて、ADCモジュールのデータ生成率を効率的に制御する。
HyperSense用に調整されたFPGAベースのドメイン固有アクセラレータは、NVIDIA Jetson OrinのYOLOv4と比較して5.6倍のスピードアップを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.570372733437123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Introducing HyperSense, our co-designed hardware and software system efficiently controls Analog-to-Digital Converter (ADC) modules' data generation rate based on object presence predictions in sensor data. Addressing challenges posed by escalating sensor quantities and data rates, HyperSense reduces redundant digital data using energy-efficient low-precision ADC, diminishing machine learning system costs. Leveraging neurally-inspired HyperDimensional Computing (HDC), HyperSense analyzes real-time raw low-precision sensor data, offering advantages in handling noise, memory-centricity, and real-time learning. Our proposed HyperSense model combines high-performance software for object detection with real-time hardware prediction, introducing the novel concept of Intelligent Sensor Control. Comprehensive software and hardware evaluations demonstrate our solution's superior performance, evidenced by the highest Area Under the Curve (AUC) and sharpest Receiver Operating Characteristic (ROC) curve among lightweight models. Hardware-wise, our FPGA-based domain-specific accelerator tailored for HyperSense achieves a 5.6x speedup compared to YOLOv4 on NVIDIA Jetson Orin while showing up to 92.1% energy saving compared to the conventional system. These results underscore HyperSense's effectiveness and efficiency, positioning it as a promising solution for intelligent sensing and real-time data processing across diverse applications.
- Abstract（参考訳）: ハードウェアとソフトウェアを共同設計したHyperSenseは,センサデータのオブジェクト存在予測に基づいて,ADCモジュールのデータ生成率を効率的に制御する。
センサー量とデータレートをエスカレートすることで生じる課題に対処するため、HyperSenseはエネルギー効率の低いADCを使用して冗長なデジタルデータを削減し、機械学習システムコストを削減している。
ニューラルインスパイアされた超次元コンピューティング(HDC)を活用して、HyperSenseはリアルタイムの生の低精度センサーデータを解析し、ノイズ、メモリ中心性、リアルタイム学習を扱う利点を提供する。
提案するHyperSenseモデルは,物体検出のための高性能ソフトウェアとリアルタイムハードウェア予測を組み合わせ,インテリジェントセンサ制御という新しい概念を導入した。
AUC(Area Under the Curve)とROC(Area Under the Curve)曲線によって証明された,ソリューションの優れた性能を示すソフトウェアとハードウェアの総合評価を行った。
ハードウェア面では、HyperSense用に調整されたFPGAベースのドメイン固有アクセラレータはNVIDIA Jetson OrinのYOLOv4と比較して5.6倍の高速化を実現し、従来のシステムに比べて92.1%の省エネを実現しています。
これらの結果はHyperSenseの有効性と効率を裏付けるもので、多様なアプリケーションにわたるインテリジェントなセンシングとリアルタイムデータ処理のための有望なソリューションとして位置づけられている。
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