Fugu-MT 論文翻訳(概要): DOCTOR: Dynamic On-Chip Temporal Variation Remediation Toward Self-Corrected Photonic Tensor Accelerators

論文の概要: DOCTOR: Dynamic On-Chip Temporal Variation Remediation Toward Self-Corrected Photonic Tensor Accelerators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02688v2
Date: Fri, 31 May 2024 20:24:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 16:08:41.884704
Title: DOCTOR: Dynamic On-Chip Temporal Variation Remediation Toward Self-Corrected Photonic Tensor Accelerators
Title（参考訳）: DOCTOR:自己補正型フォトニックテンソル加速器に向けた動的オンチップ時変修復
Authors: Haotian Lu, Sanmitra Banerjee, Jiaqi Gu,
Abstract要約: フォトニックテンソル加速器は、非平行な速度とエネルギー効率を提供する。光学的ニューラル加速器の変動耐性を高めるために、オフチップノイズ認識トレーニングとオンチップトレーニングが提案されている。 DOCTORと呼ばれる軽量な動的オンチップ・フレームワークを提案し、時間的ドリフトノイズに対して適応的かつその場での精度回復を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.873308516576125
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Photonic computing has emerged as a promising solution for accelerating computation-intensive artificial intelligence (AI) workloads, offering unparalleled speed and energy efficiency, especially in resource-limited, latency-sensitive edge computing environments. However, the deployment of analog photonic tensor accelerators encounters reliability challenges due to hardware noise and environmental variations. While off-chip noise-aware training and on-chip training have been proposed to enhance the variation tolerance of optical neural accelerators with moderate, static noise, we observe a notable performance degradation over time due to temporally drifting variations, which requires a real-time, in-situ calibration mechanism. To tackle this challenging reliability issues, for the first time, we propose a lightweight dynamic on-chip remediation framework, dubbed DOCTOR, providing adaptive, in-situ accuracy recovery against temporally drifting noise. The DOCTOR framework intelligently monitors the chip status using adaptive probing and performs fast in-situ training-free calibration to restore accuracy when necessary. Recognizing nonuniform spatial variation distributions across devices and tensor cores, we also propose a variation-aware architectural remapping strategy to avoid executing critical tasks on noisy devices. Extensive experiments show that our proposed framework can guarantee sustained performance under drifting variations with 34% higher accuracy and 2-3 orders-of-magnitude lower overhead compared to state-of-the-art on-chip training methods. Our code is open-sourced at https://github.com/ScopeX-ASU/DOCTOR.
Abstract（参考訳）: フォトニックコンピューティングは計算集約型人工知能(AI)ワークロードを加速するための有望なソリューションとして登場し、特にリソース制限、レイテンシに敏感なエッジコンピューティング環境において、非並列なスピードとエネルギー効率を提供する。しかし、アナログフォトニックテンソル加速器の展開は、ハードウェアノイズと環境変動による信頼性の問題に直面している。オンチップノイズ認識トレーニングとオンチップトレーニングは、中等度で静的な雑音を伴う光ニューラルアクセラレータの変動耐性を高めるために提案されているが、リアルタイムのその場校正機構を必要とする時間的変動による顕著な性能劣化を観察する。この課題に対処するため,我々はDOCTORと呼ばれる軽量な動的オンチップ修復フレームワークを提案し,時間的ドリフトノイズに対して適応的かつその場での精度回復を実現する。 DOCTORフレームワークは、適応的プローブを用いてチップステータスをインテリジェントに監視し、高速なトレーニングフリーキャリブレーションを行い、必要に応じて精度を回復する。デバイスおよびテンソルコア間の不均一な空間変動分布を認識し,ノイズのあるデバイス上で重要なタスクを実行することを避けるために,変動を考慮したアーキテクチャ再マッピング戦略を提案する。実験により,ドリフト変動下での持続的性能を34%高い精度と2～3桁のオーバヘッドで保証できることが確認された。私たちのコードはhttps://github.com/ScopeX-ASU/DOCTOR.comで公開されている。

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