CRISP: Hybrid Structured Sparsity for Class-aware Model Pruning

Concetti Chiave

CRISP introduces a novel pruning framework combining fine-grained N:M and coarse-grained block sparsity to achieve high accuracy with superior hardware efficiency.

Sintesi

I. Abstract

• Machine learning pipelines aim to enhance computational efficiency by tailoring models to focus on user-specific classes.
• Existing works rely on unstructured or structured pruning, but they may lead to reduced model accuracy.
• CRISP proposes a hybrid structured sparsity pattern for efficient model pruning.

II. Introduction

• Personalizing models for individual users can reduce resource requirements and enhance efficiency.
• Unstructured pruning is inefficient unless the model is highly sparse.
• Existing class-aware pruning methods struggle with maintaining high accuracy at high sparsity levels.

III. CRISP Pruning Framework

A. Hybrid Structured Sparsity Pattern

• Combines fine-grained N:M and coarse-grained block sparsity.
• Ensures uniform load balancing and efficient hardware implementation.

B. Method Overview

• Three-step iterative pruning process: class-aware fine-tuning, N:M pruning, and block pruning.
• Prevents layer collapse by gradually increasing global model sparsity over multiple iterations.

C. Pruning Algorithm

• Fine-tunes the model iteratively based on class-aware saliency scores.
• Utilizes straight-through estimator for N:M fine-grained pruning and uniform block pruning.

D. Pruning Metric

• Measures weight importance based on gradient flow using user-preferred classes.
• Criteria include large weight magnitude with small gradients, small weight magnitude with large gradients, and both small weight magnitude and small gradients.

E. Accelerator-level Design

• Introduces CRISP-STC hardware accelerator design inspired by NVIDIA's Sparse Tensor Core (STC).
• Achieves up to 30× energy efficiency compared to the dense model.

IV. Experimental Evaluation

A. Experimental Methodology

• Evaluates memory-intensive networks on ImageNet dataset using various configurations of CRISP versus baselines OCAP and CAPNN.

B. Experimental Results

• CRISP consistently outperforms block pruning in terms of accuracy at higher sparsity levels.

V. Conclusion

CRISP offers an efficient solution for class-aware personalization through structured sparsity patterns, achieving high accuracy with superior hardware efficiency.

Statistiche

この研究では、CRISPは最大14倍のレイテンシー削減と30倍のエネルギー効率を達成しました。

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

CRISP

by Shivam Aggar... alle arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.14272.pdf

Domande più approfondite

データセットに対する精度向上以外に、CRISPが他の機械学習タスクにどのように応用できるか？

CRISPは、提案されたハイブリッド構造スパース性を活用して、他の機械学習タスクでも幅広く応用可能です。例えば、自然言語処理や音声認識などの領域で利用する際にも、個々のユーザーが特定の単語やフレーズに焦点を当てることでモデルを最適化し、計算効率を向上させることができます。また、異種デバイス間でモデルを共有する場合やエッジコンピューティング環境でのリソース制約下でもCRISPは有益です。さらに、連続学習や動的なモデル更新などへの適用も考えられます。

提案されたハイブリッド構造スパース性は、他のプルーニング方法と比較してどのような利点がありますか？

CRISPが持つハイブリッド構造スパース性はいくつか重要な利点を備えています。まず第一に、このアプローチでは従来手法では難しかった高い圧縮率（90%以上）でも高い精度を実現します。これは通常プルーニング手法では困難だった領域です。また、「均等な非ゼロ値ブロック」戦略を採用することで負荷分散問題も解決しました。さらにメタデータストレージ量も削減されるためメモリ使用効率も向上します。