論文の概要: Compressing Recurrent Neural Networks for FPGA-accelerated Implementation in Fluorescence Lifetime Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00948v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 17:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 00:00:02.531216
• Title: Compressing Recurrent Neural Networks for FPGA-accelerated Implementation in Fluorescence Lifetime Imaging
• Title（参考訳）: FPGAを高速化した蛍光寿命イメージングのための圧縮リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Ismail Erbas, Vikas Pandey, Aporva Amarnath, Naigang Wang, Karthik Swaminathan, Stefan T. Radev, Xavier Intes,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルはリアルタイム推論を可能にするが、複雑なアーキテクチャと大規模な行列演算のために計算的に要求される。 これにより、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ベースのカメラハードウェアの直接実装に不適なDLモデルが得られる。 本研究では,FLI時系列データ処理に適したリカレントニューラルネットワーク(RNN)の圧縮に着目し,資源制約付きFPGAボードへの展開を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.502427552446068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluorescence lifetime imaging (FLI) is an important technique for studying cellular environments and molecular interactions, but its real-time application is limited by slow data acquisition, which requires capturing large time-resolved images and complex post-processing using iterative fitting algorithms. Deep learning (DL) models enable real-time inference, but can be computationally demanding due to complex architectures and large matrix operations. This makes DL models ill-suited for direct implementation on field-programmable gate array (FPGA)-based camera hardware. Model compression is thus crucial for practical deployment for real-time inference generation. In this work, we focus on compressing recurrent neural networks (RNNs), which are well-suited for FLI time-series data processing, to enable deployment on resource-constrained FPGA boards. We perform an empirical evaluation of various compression techniques, including weight reduction, knowledge distillation (KD), post-training quantization (PTQ), and quantization-aware training (QAT), to reduce model size and computational load while preserving inference accuracy. Our compressed RNN model, Seq2SeqLite, achieves a balance between computational efficiency and prediction accuracy, particularly at 8-bit precision. By applying KD, the model parameter size was reduced by 98\% while retaining performance, making it suitable for concurrent real-time FLI analysis on FPGA during data capture. This work represents a big step towards integrating hardware-accelerated real-time FLI analysis for fast biological processes.
• Abstract（参考訳）: 蛍光寿命イメージング(FLI)は細胞環境や分子間相互作用を研究する上で重要な技術であるが、リアルタイムの応用は遅いデータ取得によって制限される。 ディープラーニング(DL)モデルはリアルタイム推論を可能にするが、複雑なアーキテクチャと大規模な行列演算のために計算的に要求される。 これにより、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ベースのカメラハードウェアの直接実装に不適なDLモデルが得られる。 したがって、モデル圧縮はリアルタイムな推論生成のための実践的なデプロイに不可欠である。 本研究では,FLI時系列データ処理に適したリカレントニューラルネットワーク(RNN)の圧縮に着目し,資源制約付きFPGAボードへの展開を実現する。 我々は,重量減少,知識蒸留(KD),後学習量子化(PTQ),量子化学習(QAT)など,様々な圧縮手法の実証評価を行い,推論精度を保ちながらモデルサイズと計算負荷を低減する。 圧縮されたRNNモデルSeq2SeqLiteは,計算効率と予測精度のバランスを,特に8ビット精度で達成する。 KDを適用することで、データキャプチャ中にFPGA上でのリアルタイムFLI解析に適合し、性能を維持しながらモデルのパラメータサイズを98\%削減した。 この研究は、高速な生物学的プロセスのためのハードウェアアクセラレーションされたリアルタイムFLI分析を統合するための大きなステップである。

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