論文の概要: Algorithm-Hardware Co-Design of Distribution-Aware Logarithmic-Posit Encodings for Efficient DNN Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05465v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 17:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 12:54:13.192846
• Title: Algorithm-Hardware Co-Design of Distribution-Aware Logarithmic-Posit Encodings for Efficient DNN Inference
• Title（参考訳）: 効率的なDNN推論のための分布対応対数-電位符号化のアルゴリズムハードウェア共同設計
• Authors: Akshat Ramachandran, Zishen Wan, Geonhwa Jeong, John Gustafson, Tushar Krishna
• Abstract要約: 本稿では,ポジトリにインスパイアされた適応型ハードウェアフレンドリなデータ型であるLogarithmic Posits (LP)を紹介する。 また,LPQ(LP Quantization, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化, LP量子化)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.337184886317135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Deep Neural Network (DNN) quantization methods using integer, fixed-point, or floating-point data types struggle to capture diverse DNN parameter distributions at low precision, and often require large silicon overhead and intensive quantization-aware training. In this study, we introduce Logarithmic Posits (LP), an adaptive, hardware-friendly data type inspired by posits that dynamically adapts to DNN weight/activation distributions by parameterizing LP bit fields. We also develop a novel genetic-algorithm based framework, LP Quantization (LPQ), to find optimal layer-wise LP parameters while reducing representational divergence between quantized and full-precision models through a novel global-local contrastive objective. Additionally, we design a unified mixed-precision LP accelerator (LPA) architecture comprising of processing elements (PEs) incorporating LP in the computational datapath. Our algorithm-hardware co-design demonstrates on average <1% drop in top-1 accuracy across various CNN and ViT models. It also achieves ~ 2x improvements in performance per unit area and 2.2x gains in energy efficiency compared to state-of-the-art quantization accelerators using different data types.
• Abstract（参考訳）: 整数、固定点、浮動小数点データ型を用いた従来のディープニューラルネットワーク(DNN)量子化手法は、低精度で多様なDNNパラメータの分布を捉えるのに苦労し、大きなシリコンオーバーヘッドと集中的な量子化対応トレーニングを必要とすることが多い。 本研究では,lpビットフィールドをパラメータ化することにより,dnnの重み/活性化分布に動的に適応するポジットにインスパイアされた適応型ハードウェアフレンドリなデータ型であるlogarithmic posits(lp)を提案する。 我々はまた,新しい遺伝的アルゴリズムに基づくLP量子化(LPQ)フレームワークを開発し,新しいグローバルなコントラスト的目的を通じて,量子化モデルと完全精度モデルとの表現のばらつきを減らしながら,最適な層次LPパラメータを求める。 さらに,計算データパスにLPを組み込んだ処理要素(PE)からなる混合精度LPアクセラレータ(LPA)アーキテクチャを設計する。 我々のアルゴリズムとハードウェアの共設計は、様々なCNNおよびViTモデルにおいて、平均<1%の精度低下を示す。 また、異なるデータ型を用いた最先端量子化加速器と比較して、単位面積当たりのパフォーマンスが約2倍向上し、エネルギー効率が2.2倍向上する。

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