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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-03 10:25
Evaluation on Approximate Multiplier for CNN Calculation
Yuechuan ZhangMasahiro FujitaTakashi MatsumotoUTokyoVLD2020-68 HWS2020-43
抄録 (和) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の精度を向上させるには、通常、より大きなハードウェアとより多くのエネルギー消費が必要となる。一方、CNNのエラー許容度により、近似計算によって実装コストを削減することができる。乗算はCNNで最もリソースを消費し、電力を消費する操作であるため、近似乗算器(Approximate Multiplier, AM)を使用してハードウェアコストの削減を図る。さまざまな既存の近似乗数生成方法が存在するが、特定のAMがCNN計算に適しているかどうか、およびその推論精度への影響ははよくわかっていない。そこで本論文では、8ビットに量子化されたAlexnetをハードウェアに実装することを念頭に、AMによって引き起こされるエラーとCNN推論の精度の間の関係を解析する。主に2つのAMを使用する:1)デカルト遺伝的プログラミング(CGP)に基づいたAM 2)柔軟なエラー推定に基づいたAM。さらにそれらの結果を踏まえて、CNN計算でAMのパフォーマンスを向上させるために、入力ズームとエラー補正の2つの手法を提案する。 
(英) Improving the accuracy of a convolutional neural network (CNN) typically requires larger hardware with more energy consumption. On the other hand, the error tolerance of CNNs allows approximate computing to cut down the implementation costs. Given that multiplication is the most resource-intensive and power-hungry operation in CNNs, approximate multipliers (AMs) can be used to reduce hardware cost. There are various existing approximate multiplier generation methods. However, it remains unknown whether a specific AM is suitable for CNN calculation and its effect on inference accuracy. In this paper, we implement an 8-bit quantized Alexnet into hardware. The relationship between error caused by AMs and the accuracy of CNN inference is established. Mainly two AMs are considered: 1) Cartesian Genetic Programming (CGP)-based AMs 2) flexible Error-estimating based AMs. Besides, we propose two techniques, input zoom and error compensation to improve the performance of AMs in CNN calculation.
キーワード (和) CNN / 近似乗算器 / エラー補正 / / / / /  
(英) CNN / Approximate multiplier / Error compensation / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 400, VLD2020-68, pp. 7-12, 2021年3月.
資料番号 VLD2020-68 
発行日 2021-02-24 (VLD, HWS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2020-68 HWS2020-43

研究会情報
研究会 HWS VLD  
開催期間 2021-03-03 - 2021-03-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 
テーマ(英) Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2021-03-HWS-VLD 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation on Approximate Multiplier for CNN Calculation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(2)(和/英) 近似乗算器 / Approximate multiplier  
キーワード(3)(和/英) エラー補正 / Error compensation  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 張 悦川 / Yuechuan Zhang / チョウ エツセン
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
Univerisity of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 昌弘 / Masahiro Fujita / フジタ マサヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
Univerisity of Tokyo (略称: UTokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松本 高士 / Takashi Matsumoto / マツモト タカシ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
Univerisity of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者
発表日時 2021-03-03 10:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 VLD 
資料番号 IEICE-VLD2020-68,IEICE-HWS2020-43 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.400(VLD), no.401(HWS) 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2021-02-24,IEICE-HWS-2021-02-24 


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