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J-GLOBAL ID：202202230550961325   整理番号：22A0778042

精度プログラム可能な命令セットプロセッサを用いたCNNのための時間,エネルギーおよび誤り率トレードオフの設計空間探索【JST・京大機械翻訳】

Design Space Exploration of Time, Energy, and Error Rate Trade-offs for CNNs Using Accuracy-Programmable Instruction Set Processors

著者 (5件)： Schuster Armin (Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Heidorn Christian (Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Brand Marcel (Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Keszocze Oliver (Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Teich Juergen (Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1524  ページ： 375-389  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)推論のために,Anytime Instruction Processor(AIP)と呼ばれるプログラマブル精度を有するアプリケーション固有の命令セットプロセッサの使用を主張した。浮遊点操作のために,正確に計算されたマンティサ結果ビットの数は自由に調整でき,精度,実行時間,およびエネルギーの間の微細粒のトレードオフ解析を可能にする。CNN計算の精度が層ごとの層を決定する設計空間探索(DSE)技術を提案した。1つの結果として,エネルギー消費における最大62%の削減が,各層がIEEE 754単一精度浮動点フォーマットに従って完全な精度で計算される解と比較して,代表的なResNet-18ベンチマークに対して達成できることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報検索 ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  浮遊 ,  IEEE ,  浮動 ,  応用プログラム ,  誤り率 ,  エネルギー消費 ,  *演算プロセッサ ,  推論 ,  ベンチマーク ,  *命令セット
準シソーラス用語： 実行時間 ,  トレードオフ分析 ,  設計空間探索 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 命令セット ,  プロセッサ ,  CNN ,  エネルギー ,  誤り率 ,  トレードオフ ,  設計空間探索