論文の概要: Carbon-Efficient 3D DNN Acceleration: Optimizing Performance and Sustainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09851v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 03:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 23:48:11.918736
• Title: Carbon-Efficient 3D DNN Acceleration: Optimizing Performance and Sustainability
• Title（参考訳）: 炭素効率のよい3D DNN加速:性能と持続可能性の最適化
• Authors: Aikaterini Maria Panteleaki, Konstantinos Balaskas, Georgios Zervakis, Hussam Amrouch, Iraklis Anagnostopoulos,
• Abstract要約: 3D統合はパフォーマンスを向上させるが、持続可能性の問題をもたらす。 本稿では3次元加速器の炭素効率設計手法を提案する。 提案手法は,高い計算精度を維持しつつ,シリコン面積と製造オーバーヘッドを効果的に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.059399419316343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Deep Neural Networks (DNNs) continue to drive advancements in artificial intelligence, the design of hardware accelerators faces growing concerns over embodied carbon footprint due to complex fabrication processes. 3D integration improves performance but introduces sustainability challenges, making carbon-aware optimization essential. In this work, we propose a carbon-efficient design methodology for 3D DNN accelerators, leveraging approximate computing and genetic algorithm-based design space exploration to optimize Carbon Delay Product (CDP). By integrating area-efficient approximate multipliers into Multiply-Accumulate (MAC) units, our approach effectively reduces silicon area and fabrication overhead while maintaining high computational accuracy. Experimental evaluations across three technology nodes (45nm, 14nm, and 7nm) show that our method reduces embodied carbon by up to 30% with negligible accuracy drop.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks (DNN) が人工知能の進歩を推し進めている中、ハードウェアアクセラレータの設計は複雑な製造プロセスによる炭素フットプリントへの懸念が高まっている。 3D統合はパフォーマンスを向上するが、持続可能性の問題を導入し、炭素を意識した最適化が不可欠である。 本研究では,炭素遅延生成物(CDP)を最適化するために,近似計算と遺伝的アルゴリズムに基づく設計空間探索を利用した3次元DNN加速器の炭素効率設計手法を提案する。 面積効率のよい近似乗算器をMultiply-Accumulate (MAC) ユニットに統合することにより,高い計算精度を維持しつつ,シリコン面積と製造オーバーヘッドを効果的に低減する。 3つの技術ノード (45nm, 14nm, 7nm) にまたがる実験により, 吸着炭素を最大30%低減し, 精度が低下することを示した。

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