本論文は、ベクトル行列乗算(VMM)の計算に適した時間領域(TD)コンピューティングの性能を、デジタルおよびアナログコンピューティングと定量的に比較している。
まず、TD-MACセルの設計と、高精度かつ効率的な時間-デジタル変換器(TDC)の提案を行う。これにより、TD計算の基盤を構築する。
次に、デジタル、アナログ、TD各ドメインでのVMM計算を詳細にモデル化し、エネルギー効率、スループット、面積の観点から比較を行う。正確な計算を要求する場合、デジタルドメインが優位であることを示す。
一方、近代的なニューラルネットワークが許容する誤差範囲内での計算では、TD計算がエネルギー効率で優れることを明らかにする。特に小~中規模の配列サイズでTDが最も効率的であり、大規模配列ではアナログ計算が優位となる。
スループットはデジタルが最も高いが、面積はTDが小さくなる。
以上より、TD計算は誤差許容アプリケーションの小~中規模VMM向けに最適であり、デジタル/アナログ計算と使い分けることで、効率的なAIエッジデバイスの実現が期待できる。
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