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J-GLOBAL ID：202002260036155810   整理番号：20A1931056

近似DRAMを用いたエネルギー効率の良い高性能ディープニューラルネットワーク推論を可能にするEDEN【JST・京大機械翻訳】

EDEN Enabling Energy-Efficient, High-Performance Deep Neural Network Inference Using Approximate DRAM

著者 (7件)： Koppula Skanda (ETH Zuerich) ,  Orosa Lois (ETH Zuerich) ,  Yaglikci A. Giray (ETH Zuerich) ,  Azizi Roknoddin (ETH Zuerich) ,  Shahroodi Taha (ETH Zuerich) ,  Kanellopoulos Konstantinos (ETH Zuerich) ,  Mutlu Onur (ETH Zuerich)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MICRO ’52  ページ： 166-181  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚,音声,および言語処理における深層ニューラルネットワーク(DNN)の有効性は,エネルギー効率の良い高性能DNN推論システムに対する大きな要求を促している。ほとんどのDNN作業負荷のメモリ強度の増加により,主メモリはシステムのエネルギー消費と失速時間を支配することができる。エネルギー消費を減らし,DNN推論システムの性能を増加させる一つの有効な方法は,近似メモリを用いており,これは,標準仕様を破る低減電源電圧と低減アクセス待ち時間パラメータで動作する。近似メモリの使用は信頼性を低下させ,より高いビット誤り率をもたらす。幸いに,ニューラルネットワークは,ビットエラーの増加に耐える固有の能力を持っている。これは,近似DRAMデバイスを用いたエネルギー効率の良い高性能ニューラルネットワーク推論を可能にする。この観察に基づいて,著者らは,近似DRAMデバイスを用いて,DNNエネルギー消費とDNN評価待ち時間を低減する最初の一般的フレームワークであるEDENを提案し,一方,ユーザ指定ターゲットDNN精度を厳密に満たす。EDENは2つの重要なアイデアに依存する。1)DNNの誤り許容度を増加させるためのターゲット近似DRAMデバイスのためのDNNの再訓練,2)ユーザ指定DNN精度要求に適合する方法での対応する近似DRAM分割に対する各個々のDNNデータタイプの誤差耐性の効率的マッピング。実近似DRAMデバイスから得られた誤差モデルを有するマルチコアCPU,GPU,およびDNN加速器に関するEDENを評価した。EDENのDNN再訓練技法は,DNNの誤差を1桁まで確実に改善することを示した。元のDNNの1%以内の目標精度に対して,結果は,EDENが,1)CPU,GPU,および2つの異なるDNN加速器アーキテクチャにおいて,それぞれ,CPU,GPU,および2つの異なるDNN加速器アーキテクチャにおいて,待ち時間結合ニューラルネットワークを評価するとき,CPUとGPUアーキテクチャにおいて,それぞれ,平均DRAMエネルギー削減を21%,37%,31%,および32%(最大)の高速化を可能にすることを示した;そして,CPUとGPUアーキテクチャにおいて,それぞれ,8%(17%)と2.7%(5.5%)の平均(最大)高速化。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速器 ,  記憶装置 ,  視覚 ,  信頼性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *近似法 ,  符号誤り ,  待ち時間 ,  主メモリ ,  *DRAM ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  マルチコアプロセッサ ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： DRAM ,  深層ニューラルネットワーク ,  エネルギー効率 ,  エラー耐性 ,  機械学習 ,  記憶システム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近似 ,  DRAM ,  エネルギー効率 ,  ディープニューラルネットワーク ,  推論