Optimierung von Hardware-bewussten Deep-Neural-Network-Beschleunigern durch Quantisierung und Mapping-Synergien

Core Concepts

Die Verwendung von gemischter Präzisions-Quantisierung von Gewichten und Aktivierungen in Verbindung mit geeigneten Mappings kann die Energieeffizienz und den Speicherbedarf von CNN-Implementierungen auf Hardware-Beschleunigern deutlich verbessern, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Abstract

Der Artikel untersucht die Synergien zwischen Quantisierung und Mapping von Convolutional Neural Networks (CNNs) auf Hardware-Beschleunigern. Es wird gezeigt, dass die Verwendung von gemischter Präzisions-Quantisierung (d.h. unterschiedliche Bitbreiten für Gewichte und Aktivierungen in verschiedenen Schichten) die Zahl der möglichen gültigen Mappings deutlich erhöht und so neue Optimierungsmöglichkeiten eröffnet.
Dazu wurde das Timeloop-Tool zur Mapping-Optimierung erweitert, um gemischte Präzisions-Quantisierung zu unterstützen. Zusammen mit einem Trainings-Engine und einem Optimierungs-Algorithmus (NSGA-II) kann so ein Pareto-optimaler Kompromiss zwischen Genauigkeit, Energie und Speicherbedarf gefunden werden.
Experimente mit MobileNetV1 und MobileNetV2 auf den Beschleunigern Eyeriss und Simba zeigen, dass die Energieeinsparungen im Vergleich zu uniformer Quantisierung bis zu 37% betragen können, ohne Genauigkeitsverluste.

Stats

Die Anzahl der gültigen Mappings für eine Konvolutionsschicht von MobileNetV1 auf dem Eyeriss-Beschleuniger steigt von 11.778 (16 Bit Operanden) auf bis zu 16.877 (2 Bit Operanden).
Die Gesamtenergie für die Ausführung von MobileNetV1 auf Eyeriss kann durch Reduzierung der Bitbreiten von 8 auf 4 Bit um über 32,5% gesenkt werden, wobei die Energie für den Speicherzugriff sogar um 54,5% sinkt.

Quotes

"Enabling rich mixed quantization schemes during the implementation can open a previously hidden space of mappings that utilize the hardware resources more effectively."
"CNNs utilizing quantized weights and activations and suitable mappings can significantly improve trade-offs among the accuracy, energy, and memory requirements compared to less carefully optimized CNN implementations."

Key Insights Distilled From

Exploring Quantization and Mapping Synergy in Hardware-Aware Deep Neural Network Accelerators

by Jan Klhufek,... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05368.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Arbeit auf andere Arten von KI-Beschleunigern übertragen, die nicht auf Convolutional Neural Networks spezialisiert sind?

Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit können auf andere Arten von KI-Beschleunigern übertragen werden, die nicht ausschließlich auf Convolutional Neural Networks (CNNs) spezialisiert sind, indem ähnliche Optimierungstechniken angewendet werden. Zum Beispiel könnten gemischte Quantisierungsschemata für Gewichte und Aktivierungen auch bei anderen Arten von neuronalen Netzwerken eingesetzt werden, um die Energieeffizienz und Speichernutzung zu verbessern. Darüber hinaus könnte die Erweiterung des Mapping-Tools auf verschiedene Arten von KI-Modellen und Hardwarearchitekturen die Optimierung für eine Vielzahl von Anwendungen ermöglichen.

Welche zusätzlichen Hardwaremerkmale könnten in zukünftigen Versionen des Mapping-Tools berücksichtigt werden, um die Optimierung weiter zu verbessern?

In zukünftigen Versionen des Mapping-Tools könnten zusätzliche Hardwaremerkmale berücksichtigt werden, um die Optimierung weiter zu verbessern. Dazu könnten Aspekte wie die Architektur der Speicherhierarchie, die Kommunikationsbandbreite zwischen den Recheneinheiten, die Latenzzeiten für verschiedene Operationen und die Skalierbarkeit der Hardware in Bezug auf die Anzahl der Recheneinheiten einbezogen werden. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Hardwaremerkmale könnte das Mapping-Tool präzisere und effizientere Optimierungen für verschiedene KI-Beschleuniger ermöglichen.

Inwiefern könnte die vorgeschlagene Methodik auch für das Training von KI-Modellen eingesetzt werden, um die Modellgröße und Recheneffizienz bereits während des Trainings zu optimieren?

Die vorgeschlagene Methodik könnte auch für das Training von KI-Modellen eingesetzt werden, um die Modellgröße und Recheneffizienz bereits während des Trainings zu optimieren, indem sie Quantisierungsbewusstes Training (QAT) integriert. Durch die Implementierung von QAT während des Trainings können Modelle direkt auf die Anforderungen von Hardwarebeschleunigern zugeschnitten werden, was zu effizienteren und kompakteren Modellen führt. Darüber hinaus könnten Optimierungsalgorithmen wie NSGA-II während des Trainings eingesetzt werden, um die besten Trade-offs zwischen Modellgenauigkeit, Energieeffizienz und Speichernutzung zu erzielen.