講演名 2022-06-08
CNNの低レイテンシ実装に向けた特徴マップと重みの構造的スパース化の提案
神宮司 明良(東工大), 曽我 尚人(東工大), 中原 啓貴(東工大),
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抄録(和) 自動運転やドローンなどの組み込みシステムにおけるCNNを用いた画像認識の実用化に注目が集まっている.組み込みシステムではリアルタイムな処理が必要とされるが,CNNは計算量が多いためリアルタイム処理が難しい問題がある.CNNの計算量を削減する方法としてスパース化手法が研究されている.我々は,新しい特徴マップのスパース化構造を提案する.スパース化の構造性に注目することで,計算効率の高い専用アーキテクチャを開発可能であり,専用ハードウェア設計による低レイテンシーな推論を実現することができると考えられる.CIFAR10データセットを学習したVGG16モデルによる実験では,従来手法である特徴マップのみのスパース化及び重みのみのスパース化と比較して,提案するスパース化手法は同程度の計算量削減効果のあるスパース率において,より高い認識精度であることが示された.提案する特徴マップと重みのスパース化の組み合わせによって速い処理速度と高い認識精度を両立できると考えられる.
抄録(英)
キーワード(和) Deep Learning / CNN / 構造的スパース化 / FPGA / 組み込みシステム
キーワード(英)
資料番号 RECONF2022-22
発行日 2022-05-31 (RECONF)

研究会情報
研究会 RECONF
開催期間 2022/6/7(から2日開催)
開催地(和) 筑波大学計算科学研究センター
開催地(英) CCS, Univ. of Tsukuba
テーマ(和) リコンフィギャラブルシステム,一般
テーマ(英) Reconfigurable system, etc.
委員長氏名(和) 佐野 健太郎(理研)
委員長氏名(英) Kentaro Sano(RIKEN)
副委員長氏名(和) 山口 佳樹(筑波大) / 泉 知論(立命館大)
副委員長氏名(英) Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) / Tomonori Izumi(Ritsumeikan Univ.)
幹事氏名(和) 小林 悠記(NEC) / 佐藤 幸紀(豊橋技科大)
幹事氏名(英) Yuuki Kobayashi(NEC) / Yukinori Sato(Toyohashi Univ. of Tech.)
幹事補佐氏名(和) 竹村 幸尚(インテル) / 長名 保範(琉球大学)
幹事補佐氏名(英) Yukitaka Takemura(INTEL) / Yasunori Osana(Ryukyu Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Reconfigurable Systems
本文の言語 JPN
タイトル(和) CNNの低レイテンシ実装に向けた特徴マップと重みの構造的スパース化の提案
サブタイトル(和)
タイトル(英) Structural Sparsification of Activations and Weights for Low Latency Implementation of CNN
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) Deep Learning
キーワード(2)(和/英) CNN
キーワード(3)(和/英) 構造的スパース化
キーワード(4)(和/英) FPGA
キーワード(5)(和/英) 組み込みシステム
第 1 著者 氏名(和/英) 神宮司 明良 / Akira Jinguji
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
第 2 著者 氏名(和/英) 曽我 尚人 / Naoto Soga
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
第 3 著者 氏名(和/英) 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara
第 3 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
発表年月日 2022-06-08
資料番号 RECONF2022-22
巻番号(vol) vol.122
号番号(no) RECONF-60
ページ範囲 pp.95-100(RECONF),
ページ数 6
発行日 2022-05-31 (RECONF)