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J-GLOBAL ID：202002264632730397   整理番号：20A2689708

ニューラルアーキテクチャのハードウェア/ソフトウェア共探索【JST・京大機械翻訳】

Hardware/Software Co-Exploration of Neural Architectures

著者 (8件)： Jiang Weiwen (Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA) ,  Yang Lei (Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA) ,  Sha Edwin Hsing-Mean (School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Zhuge Qingfeng (School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Gu Shouzhen (School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Dasgupta Sakyasingha (Research and Development Department, Edgecortix Inc., Tokyo, Japan) ,  Shi Yiyu (Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA) ,  Hu Jingtong (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems)
巻： 39  号： 12  ページ： 4805-4815  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0142C  ISSN： 0278-0070  CODEN： ITCSDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 効率的なニューラルアーキテクチャ探索(NAS)のための新しいハードウェアとソフトウェア共探索フレームワークを提案した。固定ハードウェア設計を仮定し,NAS空間のみを探索する既存のハードウェア認識NASと異なり,このフレームワークは,アーキテクチャ探索空間とハードウェア設計空間の両方を同時に探索し,テスト精度とハードウェア効率の両方を最大化する最良のニューラルアーキテクチャとハードウェアペアを同定した。このような実践は,設計自由度を大きく開き,より良い設計トレードオフのためのハードウェア効率と試験精度の間のパレートフロンティアを前進させる。フレームワークは,2レベル(高速および遅い)探査を繰り返し実行する。長い訓練なしで,高速探査は,ハイパーパラメータを効果的に微調整し,ハードウェア仕様に関して劣ったアーキテクチャを剪定することができ,それはNASプロセスを著しく加速する。次に,検証セットに関する遅い探査列車候補は,ハードウェア効率とともに期待した精度を最大化するために,強化学習を用いてコントローラを更新する。本論文では,共探索フレームワークが,高精度のモデルを組み込むための探索空間を効果的に拡張でき,理論的に,提案した2レベル最適化が,探索空間をよりよく探索するために,劣解を効率的に除去できることを示した。ImageNetに関する実験結果は,共探索NASが,ハードウェア意識NASと比較して,同じ精度,35.24%高いスループット,54.05%高いエネルギー効率を有する解を見つけることができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  制御装置 ,  *ハードウェア ,  *ソフトウェア ,  スループット ,  自由度 ,  ハードウェア設計 ,  *計算機アーキテクチャ ,  エネルギー効率 ,  強化学習
準シソーラス用語： 探索空間 ,  高精度 ,  微調整 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハードウェア ,  ソフトウェア ,  探索