Rethinking Embedded Blocks for Machine Learning Applications
Notice bibliographique
Résumé
The underlying goal of FPGA architecture research is to devise flexible substrates that implement a wide variety of circuits efficiently. Contemporary FPGA architectures have been optimized to support networking, signal processing, and image processing applications through high-precision digital signal processing (DSP) blocks. The recent emergence of machine learning has created a new set of demands characterized by: (1) higher computational density and (2) low precision arithmetic requirements. With the goal of exploring this new design space in a methodical manner, we first propose a problem formulation involving computing nested loops over multiply-accumulate (MAC) operations, which covers many basic linear algebra primitives and standard deep neural network (DNN) kernels. A quantitative methodology for deriving efficient coarse-grained compute block architectures from benchmarks is then proposed together with a family of new embedded blocks, called MLBlocks. An MLBlock instance includes several multiply-accumulate units connected via a flexible routing, where each configuration performs a few parallel dot-products in a systolic array fashion. This architecture is parameterized with support for different data movements, reuse, and precisions, utilizing a columnar arrangement that is compatible with existing FPGA architectures. On synthetic benchmarks, we demonstrate that for 8-bit arithmetic, MLBlocks offer 6× improved performance over the commercial Xilinx DSP48E2 architecture with smaller area and delay; and for time-multiplexed 16-bit arithmetic, achieves 2× higher performance per area with the same area and frequency. All source codes and data, along with documents to reproduce all the results in this article, are available at http://github.com/raminrasoulinezhad/MLBlocks .
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».