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ADC-Less Hybrid Analog-Digital Compute in Memory Accelerator for Deep Learning Workloads

Core Concepts
ADC-Less Hybrid Analog-Digital CiM accelerator enhances efficiency and energy savings in deep learning workloads.
Analog CiM accelerators are efficient for Deep Neural Networks (DNN). ADCs introduce power and area overhead in CiM architecture. Extreme low-precision quantization eliminates the need for ADCs. HCiM proposes a hybrid approach with analog CiM crossbars and digital array. Sparsity in ternary quantization leads to energy savings. HCiM achieves significant energy reductions compared to baseline architectures. Introduction Analog CiM accelerators reduce data movement between memory and processing units. Traditional hardware faces efficiency barriers like the "memory wall." Background and Challenges Analog CiM accelerators perform MVM operations using weight-stationary dataflow. Partial-sum quantization reduces precision of partial sums and ADC requirements. Algorithm Hardware Co-design Quantization-aware training reduces complexity of scale factor processing. HCiM architecture combines analog CiM crossbars with a digital array for efficient MVM operations. Evaluation Training ResNet models on CIFAR-10 dataset with varying precision levels. HCiM shows lower energy consumption and latency compared to baseline architectures. Conclusion HCiM offers a novel approach to reduce ADC costs in analog CiM accelerators. Sparsity control and clock gating contribute to energy savings without compromising accuracy.
ADCs alone consume as much as 60% energy and occupy nearly 80% area in CiM accelerators. HCiM achieves energy reductions up to 28× and 12× compared to analog CiM baseline architecture using 7-bit and 4-bit ADC, respectively.

Key Insights Distilled From

by Shubham Negi... at 03-21-2024

Deeper Inquiries

How does the sparsity control mechanism impact the overall performance of HCiM

スパーシティ制御メカニズムは、HCiMの全体的な性能にどのような影響を与えるでしょうか? スパーシティ制御メカニズムは、HCiMの性能に重要な影響を与えます。このメカニズムによって、部分和がゼロとなる列では計算をスキップすることが可能となります。これにより、エネルギー消費量が大幅に削減されます。具体的には、ビットラインの事前充電やコンピューティング回路へのクロック供給停止が行われるため、ダイナミックエネルギーも節約されます。さらに、コンピュートサイクル中で演算処理を省略することで時間遅延も軽減されます。したがって、スパーシティ制御はHCiMの効率向上やエネルギー効率化に寄与します。

What are the potential challenges or drawbacks of adopting extreme low-precision quantization techniques

極低精度量子化技術を採用する際の潜在的な課題や欠点は何ですか? 極低精度量子化技術(バイナリまたは三値)を採用する場合の潜在的な課題や欠点はいくつかあります。 まず第一に、精度が非常に低いためデータ表現能力が限定される可能性があります。特に高度なタスクや複雑な計算では正確さが必要とされるため、適切な情報伝達および処理能力不足が発生する可能性があります。 また、トレーニングおよび推論段階で予期しない結果や誤差増加のリスクも考えられます。極端な量子化手法では情報損失や歪みが生じやすく、それらを管理・補正する必要性から追加的コスト発生も考えられます。 さらに実装面でも挑戦事項として挙げられる点としては、「0」値周辺で起きる微妙な変動対応策や最適化方法等も含まれています。

How can the concept of analog-digital hybrid computing be applied beyond deep learning workloads

深層学習ワークロード以外でもアナログ-デジタル・ハイブリッド・コンピューティングの概念をどのように応用できますか? アナログ-デジタル・ハイブリッド・コンピューティング(ADC-Less Hybrid Analog-Digital Compute in Memory Accelerator) の概念は深層学習だけでなく他分野でも有益です。 例えばIoT(Internet of Things)デバイスではセンサーデータから得られた情報を高速かつ効率的に処理し活用する必要性から利用範囲拡大しています。 医療分野では画像解析や診断支援システム等多岐多様です 自動運転技術開発時でもセンサーデータ解析等広範囲使用想定 その他産業界全般:品質管理, ログ解析, 金融取引監視 等 以上