キーワードスポッティングのための低エネルギー消費をプロファイルするための高速ネットワーク探索戦略【JST・京大機械翻訳】

Mazumder Arnab Neelim; Mohsenin Tinoosh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210649012171 整理番号：22P0284973

キーワードスポッティングのための低エネルギー消費をプロファイルするための高速ネットワーク探索戦略【JST・京大機械翻訳】

A Fast Network Exploration Strategy to Profile Low Energy Consumption for Keyword Spotting

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

今日のキーワードスポッティングは,スマートデバイスをターゲットとする音声指向ユーザインタラクションの不可欠な部分である。この範囲で,ニューラルネットワークは,それらの柔軟性と高精度のために広範囲に使用されている。しかし,精度要求とハードウェア展開の両方に対する適切な構成が課題となっている。ネットワークフィルタ(s)のスケーリングとネットワーク層の量子化(q)を考慮した回帰ベースネットワーク探索技術を提案し,FPGAハードウェア実装のための優しいエネルギー効率の良い構成を導いた。ユーザが,最もエネルギー効率の良いネットワーク構成をすぐに選択できるように,FPGAをFPGAに異なる組合せで,FPGAを配置し,配置したネットワークのエネルギー消費をプロファイル化した。この加速器設計をXilinx AC701プラットフォーム上に展開し,キーワードスポッティングに対する最近のハードウェア実装と比較して,エネルギーおよびエネルギー効率結果に対して,それぞれ,少なくとも2.1×および4×改善した。【JST・京大機械翻訳】

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