深層ニューラルネットワーク(DNN)の実行には、大量の乗算-蓄積(MAC)演算が必要であり、これにより専用ハードウェアリソースが多く必要となり、大きな電力消費が発生します。提案された新しいデジタルMAC設計は、エンコーディングを活用して複雑なロジックを単純化し、回路面積と電力消費を大幅に削減します。この新しい設計では、既存の計算プラットフォームでニューラルネットワークの加速を実現することができます。提案された設計はResNet18-Cifar10、ResNet20-Cifar100およびResNet50-ImageNetで合成および検証されました。実験結果は、回路面積の最大79.63%の削減とDNNの実行時の電力消費量の最大70.18%の削減を確認しました。
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by Bo Liu,Grace... a las arxiv.org 03-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18595.pdfConsultas más profundas