에너지 효율적인 광대역 전력 증폭기 디지털 프리디스토션을 위한 저복잡도 혼합 정밀도 신경망

Temel Kavramlar

본 연구는 전력 증폭기의 비선형 왜곡을 효과적으로 보정하면서도 전력 소비를 크게 줄일 수 있는 혼합 정밀도 신경망 기반 디지털 프리디스토션 기법을 제안한다.

Özet

본 논문은 IEEE MTT-S 국제 마이크로파 심포지엄(IMS 2024)에서 발표되었으며, IEEE Microwave and Wireless Technology Letters에 초청되었다.

제안하는 혼합 정밀도 신경망 기반 디지털 프리디스토션(MP-DPD) 기법은 대부분의 연산을 저정밀도 고정 소수점 연산으로 수행하여 전력 소비를 크게 줄인다. 이를 통해 복잡도가 높은 딥 신경망 기반 DPD 모델을 실용적으로 구현할 수 있다.

실험 결과, 제안하는 MP-DPD 기법은 32비트 부동 소수점 DPD 대비 성능 저하 없이 인퍼런스 전력을 2.8배 감소시킬 수 있다. 특히 16비트 고정 소수점 정밀도의 MP-DPD는 -43.75/-45.27 dBc의 인접 채널 전력 비율(ACPR)과 -38.72 dB의 오차 벡터 크기(EVM)를 달성하면서도 전력 소비를 크게 줄일 수 있다.

제안하는 기법은 기존의 전력 절감 기법들과 호환되어 추가적인 전력 절감이 가능하다. 또한 PyTorch 기반의 학습 및 테스트 코드를 공개하여 연구 및 실용화를 촉진한다.

İstatistikler

160 MHz 대역폭의 4채널 × 40 MHz 1024-QAM OFDM 신호에 대해 FP32-GRU DPD 모델은 ACPR -43.36/-45.30 dBc, EVM -38.46 dB를 달성하며, 7 nm 공정에서 1.98 W의 동적 전력을 소모한다.
W16A16-GRU MP-DPD 모델은 ACPR -43.75/-45.27 dBc, EVM -38.72 dB를 달성하면서도 7 nm 공정에서 0.71 W의 동적 전력만을 소모하여 2.8배 전력 절감을 달성한다.
W8A8-GRU MP-DPD 모델은 ACPR -35.84/-35.70 dBc, EVM -28.89 dB를 보이며, 7 nm 공정에서 0.44 W의 동적 전력을 소모하여 FP32 모델 대비 4.5배 전력 절감을 달성한다.

Alıntılar

"제안하는 혼합 정밀도 신경망 기반 디지털 프리디스토션 기법은 전력 증폭기의 비선형 왜곡을 효과적으로 보정하면서도 전력 소비를 크게 줄일 수 있다."
"W16A16-GRU MP-DPD 모델은 ACPR -43.75/-45.27 dBc, EVM -38.72 dB를 달성하면서도 7 nm 공정에서 0.71 W의 동적 전력만을 소모하여 2.8배 전력 절감을 달성한다."
"W8A8-GRU MP-DPD 모델은 ACPR -35.84/-35.70 dBc, EVM -28.89 dB를 보이며, 7 nm 공정에서 0.44 W의 동적 전력을 소모하여 FP32 모델 대비 4.5배 전력 절감을 달성한다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

MP-DPD: Low-Complexity Mixed-Precision Neural Networks for Energy-Efficient Digital Predistortion of Wideband Power Amplifiers

by Yizhuo Wu,An... : arxiv.org 04-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.15364.pdf

Daha Derin Sorular

광대역 전력 증폭기의 비선형 왜곡을 보정하기 위한 다른 접근 방식은 무엇이 있을까?

다른 접근 방식으로는 샘플링 속도를 줄이는 방법, 관측 경로에 서브-Nyquist 피드백 수신기를 사용하는 방법, 입력 신호 특성에 따라 모델 교차항을 동적으로 조정하는 방법, DPD 알고리즘을 단순화하는 경로를 고안하는 방법 등이 있습니다. 이러한 방법들은 DPD의 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

제안하는 혼합 정밀도 신경망 기반 DPD 기법의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방안은 무엇일까?

혼합 정밀도 신경망 기반 DPD 기법의 한계 중 하나는 정확성을 유지하면서도 모델 크기를 줄이는 것이 중요하다는 점입니다. 또한, 저 정밀도로 가중치와 활성화를 양자화하면서도 선형화 성능을 유지하는 것이 도전적일 수 있습니다. 이를 극복하기 위한 방안으로는 양자화 스케일을 최적화하고, 고정 소수점 표현을 사용하여 모델의 가중치와 활성화를 변환하는 과정을 조정하는 것이 중요합니다. 또한, 양자화에 대한 훈련 과정에서 그래디언트를 적절하게 처리하여 정확성과 계산 복잡성 사이의 균형을 유지하는 것이 필요합니다.

본 연구에서 제안한 기법이 다른 분야의 에너지 효율적인 신경망 가속기 설계에 어떤 시사점을 줄 수 있을까?

본 연구에서 제안한 혼합 정밀도 신경망 기반 DPD 기법은 에너지 소비를 줄이면서 선형화 성능을 유지하는 데 효과적임을 입증하였습니다. 이러한 기법은 다른 분야의 에너지 효율적인 신경망 가속기 설계에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 및 대형 언어 모델과 같이 요구되는 어플리케이션에서 메모리 풋프린트를 최소화하고 하드웨어 구현에서 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 또한, 양자화를 통해 계산 복잡성을 줄이고 메모리 액세스 에너지를 절감하는 방법은 에너지 효율적인 신경망 가속기 설계에 적용될 수 있는 중요한 시사점을 제공할 수 있습니다.