NeuroBlend: 低消費電力かつ高精度なニューラルネットワークベースの推論エンジンの開発 - バイナリと固定小数点の畳み込みを組み合わせる

本論文では、バイナリ畳み込みとFixed-Point畳み込みを組み合わせた新しい建築ブロック「Blend module」を提案し、これを用いてBlendNetアーキテクチャを構築する。BlendNetは、ResNetやMLPMixerなどの既存のビジョンモデルを改良したものであり、高精度かつ低消費電力な推論を実現する。