論文の概要: SAfEPaTh: A System-Level Approach for Efficient Power and Thermal Estimation of Convolutional Neural Network Accelerator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17623v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 20:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 15:57:05.147233
- Title: SAfEPaTh: A System-Level Approach for Efficient Power and Thermal Estimation of Convolutional Neural Network Accelerator
- Title（参考訳）: SAfEPaTh:畳み込みニューラルネットワーク加速器の効率と熱推定のためのシステムレベルアプローチ
- Authors: Yukai Chen, Simei Yang, Debjyoti Bhattacharjee, Francky Catthoor, Arindam Mallik,
- Abstract要約: 本稿では,タイル型CNN加速器の電力と温度を正確に推定するシステムレベルのアプローチであるSAfEPaThを紹介する。
定常シナリオと過渡状態シナリオの両方に対処することにより、SAfEPaThは、層間パイプラインにおけるパイプラインバブルの動的効果を効果的にキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1221717424687165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The design of energy-efficient, high-performance, and reliable Convolutional Neural Network (CNN) accelerators involves significant challenges due to complex power and thermal management issues. This paper introduces SAfEPaTh, a novel system-level approach for accurately estimating power and temperature in tile-based CNN accelerators. By addressing both steady-state and transient-state scenarios, SAfEPaTh effectively captures the dynamic effects of pipeline bubbles in interlayer pipelines, utilizing real CNN workloads for comprehensive evaluation. Unlike traditional methods, it eliminates the need for circuit-level simulations or on-chip measurements. Our methodology leverages TANIA, a cutting-edge hybrid digital-analog tile-based accelerator featuring analog-in-memory computing cores alongside digital cores. Through rigorous simulation results using the ResNet18 model, we demonstrate SAfEPaTh's capability to accurately estimate power and temperature within 500 seconds, encompassing CNN model accelerator mapping exploration and detailed power and thermal estimations. This efficiency and accuracy make SAfEPaTh an invaluable tool for designers, enabling them to optimize performance while adhering to stringent power and thermal constraints. Furthermore, SAfEPaTh's adaptability extends its utility across various CNN models and accelerator architectures, underscoring its broad applicability in the field. This study contributes significantly to the advancement of energy-efficient and reliable CNN accelerator designs, addressing critical challenges in dynamic power and thermal management.
- Abstract（参考訳）: エネルギー効率、高性能、信頼性の高い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータの設計には、複雑な電力と熱管理の問題による重大な課題が伴う。
本稿では,タイル型CNN加速器の電力と温度を正確に推定するシステムレベルのアプローチであるSAfEPaThを紹介する。
定常シナリオと過渡状態シナリオの両方に対処することにより、SAfEPaThは、層間パイプラインにおけるパイプラインバブルの動的効果を効果的にキャプチャし、実際のCNNワークロードを使用して包括的な評価を行う。
従来の方法とは異なり、回路レベルのシミュレーションやオンチップの測定は不要である。
提案手法は,アナログインメモリコンピューティングコアとデジタルコアを併用した,最先端のハイブリッドデジタルアナログタイルベースのアクセラレータであるTANIAを利用する。
ResNet18モデルを用いた厳密なシミュレーションの結果、500秒以内の電力と温度を正確に推定できるSAfEPaThの能力を実証し、CNNモデル加速器マッピング探索と詳細な電力と熱推定を含むことを示した。
この効率性と精度により、SAfEPaThは設計者にとって貴重なツールとなり、厳格なパワーと熱的制約に固執しながら性能を最適化できる。
さらに、SAfEPaThの適応性は、様々なCNNモデルやアクセラレーターアーキテクチャにまたがってその実用性を拡張し、この分野における幅広い適用性を示している。
本研究は, エネルギー効率・信頼性の高いCNN加速器の設計の進歩に大きく貢献し, ダイナミックパワーと熱管理における重要な課題に対処する。
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