論文の概要: EvGNN: An Event-driven Graph Neural Network Accelerator for Edge Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19489v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 12:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:25:13.198077
- Title: EvGNN: An Event-driven Graph Neural Network Accelerator for Edge Vision
- Title（参考訳）: EvGNN:エッジビジョンのためのイベント駆動型グラフニューラルネットワークアクセラレータ
- Authors: Yufeng Yang, Adrian Kneip, Charlotte Frenkel,
- Abstract要約: イベント駆動グラフニューラルネットワーク(GNN)は、スパースイベントベースのビジョンのための有望なソリューションとして登場した。
我々は,低フットプリント,超低レイテンシ,高精度エッジビジョンのための,最初のイベント駆動型GNNアクセラレータであるEvGNNを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06752396542927405
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Edge vision systems combining sensing and embedded processing promise low-latency, decentralized, and energy-efficient solutions that forgo reliance on the cloud. As opposed to conventional frame-based vision sensors, event-based cameras deliver a microsecond-scale temporal resolution with sparse information encoding, thereby outlining new opportunities for edge vision systems. However, mainstream algorithms for frame-based vision, which mostly rely on convolutional neural networks (CNNs), can hardly exploit the advantages of event-based vision as they are typically optimized for dense matrix-vector multiplications. While event-driven graph neural networks (GNNs) have recently emerged as a promising solution for sparse event-based vision, their irregular structure is a challenge that currently hinders the design of efficient hardware accelerators. In this paper, we propose EvGNN, the first event-driven GNN accelerator for low-footprint, ultra-low-latency, and high-accuracy edge vision with event-based cameras. It relies on three central ideas: (i) directed dynamic graphs exploiting single-hop nodes with edge-free storage, (ii) event queues for the efficient identification of local neighbors within a spatiotemporally decoupled search range, and (iii) a novel layer-parallel processing scheme enabling the low-latency execution of multi-layer GNNs. We deployed EvGNN on a Xilinx KV260 Ultrascale+ MPSoC platform and benchmarked it on the N-CARS dataset for car recognition, demonstrating a classification accuracy of 87.8% and an average latency per event of 16$\mu$s, thereby enabling real-time, microsecond-resolution event-based vision at the edge.
- Abstract（参考訳）: センサーと組込み処理を組み合わせたエッジビジョンシステムは、クラウドに依存しない低レイテンシ、分散化、エネルギー効率のソリューションを約束する。
従来のフレームベースの視覚センサとは対照的に、イベントベースのカメラは、情報符号化の少ないマイクロ秒スケールの時間分解能を提供し、エッジビジョンシステムにおける新たな機会を概説する。
しかし、主に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存しているフレームベースのビジョンの主流のアルゴリズムは、一般的に密度の高い行列ベクトル乗法に最適化されているため、イベントベースのビジョンの利点をほとんど活用できない。
イベント駆動グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、スパースイベントベースのビジョンのための有望なソリューションとして登場したが、その不規則な構造は、現在、効率的なハードウェアアクセラレータの設計を妨げる課題である。
本稿では,イベントベースカメラを用いた低フットプリント,超低レイテンシ,高精度エッジビジョンのための,最初のイベント駆動型GNNアクセラレータであるEvGNNを提案する。
それは三つの中心的な考えに依存している。
(i)エッジフリーストレージを持つシングルホップノードを利用する動的グラフ。
二 時空間分離探索範囲内の近隣住民の効率的な識別のためのイベントキュー及び
3)多層GNNの低レイテンシ実行を可能にする新しい層並列処理方式。
我々は,Xilinx KV260 Ultrascale+ MPSoCプラットフォーム上にEvGNNをデプロイし,認識のためのN-CARSデータセット上でベンチマークを行った。
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