論文の概要: Gradient-based Automatic Per-Weight Mixed Precision Quantization for Neural Networks On-Chip

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00645v1
• Date: Wed, 1 May 2024 17:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:07:37.595099
• Title: Gradient-based Automatic Per-Weight Mixed Precision Quantization for Neural Networks On-Chip
• Title（参考訳）: 勾配に基づくニューラルネットワークオンチップの重み付き混合精度量子化
• Authors: Chang Sun, Thea K. Årrestad, Vladimir Loncar, Jennifer Ngadiuba, Maria Spiropulu,
• Abstract要約: 高グラニュラリティ量子化(HGQ)は、超低レイテンシで低電力のニューラルネットワークを実現するために、ウェイト毎およびアクティベーション毎の精度を自動的に微調整する、革新的な量子化対応トレーニング手法である。 我々は,HGQが既存の手法をかなり上回り,最大20倍のリソース削減,5倍のレイテンシ向上を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9187138676564589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Model size and inference speed at deployment time, are major challenges in many deep learning applications. A promising strategy to overcome these challenges is quantization. However, a straightforward uniform quantization to very low precision can result in significant accuracy loss. Mixed-precision quantization, based on the idea that certain parts of the network can accommodate lower precision without compromising performance compared to other parts, offers a potential solution. In this work, we present High Granularity Quantization (HGQ), an innovative quantization-aware training method designed to fine-tune the per-weight and per-activation precision in an automatic way for ultra-low latency and low power neural networks which are to be deployed on FPGAs. We demonstrate that HGQ can outperform existing methods by a substantial margin, achieving resource reduction by up to a factor of 20 and latency improvement by a factor of 5 while preserving accuracy.
• Abstract（参考訳）: モデルのサイズとデプロイメント時の推論速度は、多くのディープラーニングアプリケーションにおいて大きな課題である。 これらの課題を克服するための有望な戦略は量子化である。 しかし、非常に低い精度で単純で均一な量子化を行うと、かなりの精度が失われる。 混合精度量子化(Mixed-precision Quantization)は、ネットワークの一部が他の部分と比べて性能を損なうことなく低い精度に対応できるという考えに基づいて、潜在的な解決策を提供する。 本研究では,FPGA上に展開される超低レイテンシかつ低消費電力のニューラルネットワークに対して,重み付きおよびアクティベーション毎の精度を自動的に調整する,革新的な量子化対応トレーニング手法であるHigh Granularity Quantization (HGQ)を提案する。 我々は,HGQが既存の手法をかなり上回り,最大20倍のリソース削減,5倍のレイテンシ向上を達成できることを示した。

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