An Efficient FPGA-based Overlay Inference Architecture for Fully Connected DNNs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep Neural Networks (DNNs) have gained significant popularity in several classification and regression applications. The massive computation and memory requirements of DNNs pose special challenges for FPGA implementation. Moreover, programming FPGAs requires hardware-specific knowledge that many machine-learning researchers do not possess. To make the power and versatility of FPGAs available to a wider DNN user community and to improve DNN design efficiency, we introduce a Single hidden layer Neural Network (SNN) multiplication-free overlay architecture with fully connected DNN-level performance. This FPGA inference overlay can be used for applications that are normally solved with fully connected DNNs. The overlay avoids the time needed to synthesize, place, route and regenerate a new bitstream when the application changes. The SNN overlay inputs and activations are quantized to power-of-two values, which allows utilizing shift units instead of multipliers. Since the overlay is a SNN, we fill the FPGA chip with the maximum possible number of neurons that can work in parallel in the hidden layer. On a ZYNQ-7000 ZC706 FPGA, it is thus possible to implement 2450 neurons in the hidden layer and 30 neurons in the output layer. We evaluate the proposed architecture on typical benchmark datasets and demonstrate higher throughput with respect to the state-of-the-art while achieving the same accuracy.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle