論文の概要: da4ml: Distributed Arithmetic for Real-time Neural Networks on FPGAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04535v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 21:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.228226
• Title: da4ml: Distributed Arithmetic for Real-time Neural Networks on FPGAs
• Title（参考訳）: da4ml:FPGA上のリアルタイムニューラルネットワークのための分散算術
• Authors: Chang Sun, Zhiqiang Que, Vladimir Loncar, Wayne Luk, Maria Spiropulu,
• Abstract要約: FPGA上での分散算術 (DA) を用いた定数行列ベクトル乗算 (CMVM) 演算の効率的な実装法を提案する。 このアルゴリズムは、最先端のアルゴリズムと同様のリソース削減を実現し、計算を著しく高速化する。 提案アルゴリズムは,リアルタイムかつ高量子化されたニューラルネットワークに対して,同時にレイテンシを低減しつつ,チップ上のリソースを最大3分の1削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.979741271992278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks with a latency requirement on the order of microseconds, like the ones used at the CERN Large Hadron Collider, are typically deployed on FPGAs fully unrolled and pipelined. A bottleneck for the deployment of such neural networks is area utilization, which is directly related to the required constant matrix-vector multiplication (CMVM) operations. In this work, we propose an efficient algorithm for implementing CMVM operations with distributed arithmetic (DA) on FPGAs that simultaneously optimizes for area consumption and latency. The algorithm achieves resource reduction similar to state-of-the-art algorithms while being significantly faster to compute. The proposed algorithm is open-sourced and integrated into the \texttt{hls4ml} library, a free and open-source library for running real-time neural network inference on FPGAs. We show that the proposed algorithm can reduce on-chip resources by up to a third for realistic, highly quantized neural networks while simultaneously reducing latency, enabling the implementation of previously infeasible networks.
• Abstract（参考訳）: CERN Large Hadron Colliderで使用されるような、マイクロ秒の順序でレイテンシを必要とするニューラルネットワークは、通常は完全にアンロールされパイプライン化されたFPGAにデプロイされる。 このようなニューラルネットワークの展開のボトルネックは、要求される定数行列ベクトル乗算(CMVM)操作に直接関連している領域利用である。 本研究では,FPGA上での分散算術(DA)を用いたCMVM演算の効率的な実装法を提案する。 このアルゴリズムは、最先端のアルゴリズムと同様のリソース削減を実現し、計算を著しく高速化する。 提案アルゴリズムは,FPGA上でリアルタイムニューラルネットワーク推論を実行するための,フリーかつオープンソースライブラリである‘texttt{hls4ml}ライブラリにオープンソースとして統合されている。 提案アルゴリズムは,リアルタイムかつ高量子化されたニューラルネットワークを実現するために,チップ上のリソースを最大3分の1削減し,同時にレイテンシを低減し,これまで実現できなかったネットワークの実装を可能にする。

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