An Always-On 3.8 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\mu$ </tex-math> </inline-formula>J/86% CIFAR-10 Mixed-Signal Binary CNN Processor With All Memory on Chip in 28-nm CMOS
Notice bibliographique
Résumé
The trend of pushing inference from cloud to edge due to concerns of latency, bandwidth, and privacy has created demand for energy-efficient neural network hardware. This paper presents a mixed-signal binary convolutional neural network (CNN) processor for always-on inference applications that achieves 3.8 μJ/classification at 86% accuracy on the CIFAR-10 image classification data set. The goal of this paper is to establish the minimum-energy point for the representative CIFAR-10 inference task, using the available design tradeoffs. The BinaryNet algorithm for training neural networks with weights and activations constrained to +1 and -1 drastically simplifies multiplications to XNOR and allows integrating all memory on-chip. A weight-stationary, data-parallel architecture with input reuse amortizes memory access across many computations, leaving wide vector summation as the remaining energy bottleneck. This design features an energy-efficient switched-capacitor (SC) neuron that addresses this challenge, employing a 1024-bit thermometer-coded capacitive digital-to-analog converter (CDAC) section for summing pointwise products of CNN filter weights and activations and a 9-bit binary-weighted section for adding the filter bias. The design occupies 6 mm2in 28-nm CMOS, contains 328 kB of on-chip SRAM, operates at 237 frames/s (FPS), and consumes 0.9 mW from 0.6 V/0.8 V supplies. The corresponding energy per classification (3.8 μJ) amounts to a 40× improvement over the previous low-energy benchmark on CIFAR-10, achieved in part by sacrificing some programmability. The SC neuron array is 12.9× more energy efficient than a synthesized digital implementation, which amounts to a 4× advantage in system-level energy per classification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».