Detail publikace
Using Libraries of Approximate Circuits in Design of Hardware Accelerators of Deep Neural Networks
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Aproximativní obvody byly vyvinuty, aby poskytovaly dobré kompromisy mezi spotřebou energie a kvalitou výpočtu v aplikacích tolerujících chyby, jako jsou hardwarové akcelerátory hlubokých neuronových sítí (DNN). Za účelem urychlení procesu navrhování aproximativních obvodů a možnosti korektního srovnávání aproximačních metod byly vytvořeny knihovny aproximativních obvodů. Například knihovna EvoApprox8b obsahuje stovky 8-bitových aproximativních sčítaček a násobiček. Prostřednictvím genetického programování byla vygenerována nová verze knihovny, do níž jsou zahrnuty tisíce 8- až 128-bitových aproximativních aritmetických obvodů. Tyto obvody tvoří Paretovu frontu vzhledem k několika chybovým metrikám, spotřebě energie a dalším parametrům. V případové studii je ukázáno, jak lze využít velké množství aproximativních násobiček k provedení analýzy odolnosti hardwarového akcelerátoru sítě ResNet a k výběru nejvhodnější aproximativní násobičky pro danou aplikaci. Výsledky jsou prezentovány pro různé varianty sítě ResNet trénované na testovacím setu CIFAR-10.
@INPROCEEDINGS{FITPUB12082, author = "Vojt\v{e}ch Mr\'{a}zek and Luk\'{a}\v{s} Sekanina and Zden\v{e}k Va\v{s}\'{i}\v{c}ek", title = "Using Libraries of Approximate Circuits in Design of Hardware Accelerators of Deep Neural Networks", pages = "243--247", booktitle = "2nd IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems", year = 2020, location = "Genoa, IT", publisher = "Institute of Electrical and Electronics Engineers", ISBN = "978-1-7281-4922-6", doi = "10.1109/AICAS48895.2020.9073837", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12082" }