論文の概要: SFC: Achieve Accurate Fast Convolution under Low-precision Arithmetic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02913v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 08:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 15:05:39.414990
• Title: SFC: Achieve Accurate Fast Convolution under Low-precision Arithmetic
• Title（参考訳）: SFC: Achieveが低精度算術下での高速畳み込みを正確に行う
• Authors: Liulu He, Yufei Zhao, Rui Gao, Yuan Du, Li Du,
• Abstract要約: WinogradやFFTといった高速畳み込みアルゴリズムは、深層モデルの畳み込み操作を効率的に高速化することができる。 これらのアルゴリズムは推論精度を維持するために高精度演算に依存しており、これはモデルの量子化と矛盾する。 本稿では、離散フーリエ変換をシンボル計算で拡張することにより、高速畳み込みのための新しい代数変換であるSFCを提案する。 我々の新しいアルゴリズムは、量子化アルゴリズムと高速畳み込み量子化に関する既存の研究の両方を超越しながら、精度を維持しながら量子化モデルの効率をさらに向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.150429327542128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast convolution algorithms, including Winograd and FFT, can efficiently accelerate convolution operations in deep models. However, these algorithms depend on high-precision arithmetic to maintain inference accuracy, which conflicts with the model quantization. To resolve this conflict and further improve the efficiency of quantized convolution, we proposes SFC, a new algebra transform for fast convolution by extending the Discrete Fourier Transform (DFT) with symbolic computing, in which only additions are required to perform the transformation at specific transform points, avoiding the calculation of irrational number and reducing the requirement for precision. Additionally, we enhance convolution efficiency by introducing correction terms to convert invalid circular convolution outputs of the Fourier method into effective ones. The numerical error analysis is presented for the first time in this type of work and proves that our algorithms can provide a 3.68x multiplication reduction for 3x3 convolution, while the Winograd algorithm only achieves a 2.25x reduction with similarly low numerical errors. Experiments carried out on benchmarks and FPGA show that our new algorithms can further improve the computation efficiency of quantized models while maintaining accuracy, surpassing both the quantization-alone method and existing works on fast convolution quantization.
• Abstract（参考訳）: WinogradやFFTなどの高速畳み込みアルゴリズムは、深層モデルの畳み込み操作を効率的に高速化することができる。 しかし、これらのアルゴリズムは推論精度を維持するために高精度演算に依存しており、これはモデルの量子化と矛盾する。 この対立を解消し、量子化畳み込みの効率をさらに向上するために、SFCを提案する。これは、離散フーリエ変換(DFT)をシンボル演算で拡張し、特定の変換点において変換を行うのに必要な追加のみを必要とし、不合理数の計算を回避し、精度の低下を図り、高速畳み込みのための新しい代数変換である。 さらに、フーリエ法の無効な円形畳み込み出力を効果的に変換する補正項を導入することにより、畳み込み効率を向上させる。 数値誤差解析は,3x3畳み込みに対して3.68倍の乗算還元が可能であることを示すとともに,Winogradアルゴリズムも同様に低い数値誤差で2.25倍の減算しか達成できないことを示す。 ベンチマークとFPGAで行った実験により、我々の新しいアルゴリズムは、量子化アルゴリズムと高速畳み込み量子化に関する既存の研究に勝らず、精度を保ちながら量子化モデルの計算効率をさらに向上できることを示した。

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