Booth Encoding-Based Energy Efficient Multipliers for Deep Learning Systems
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence on edge is a growing research field. In this brief, we propose a novel re-encoding scheme for reducing the size of the weights of deep neural networks (DNNs). The proposed re-encoding scheme exploits the Booth encoding scheme and the power-of-two (PO2) quantization to allow for very low energy computations during the inference of the neural networks with minimal loss in classification accuracy. We demonstrate the advantages of the proposed re-encoding scheme by computing a convolutional neural network (CNN) and a linear neural network on the proposed Extended Exact Multiplier and the proposed PO2 Multiplier. Our proposed PO2 quantization and re-encoding method reduce the model size for the CNN by 30.77% and the model size of the linear neural network by 49.86%. Furthermore, our multipliers reduce the inference energy for CNN by 50.6% and for the linear neural network by 90.1%. The PO2 Multiplier is proposed for the sensor-end computation of the linear neural network with a 77.32% reduction in the area relative to an exact Booth multiplier and it reduces the inference energy consumption of the linear neural network by 93.2% when compared to the unmodified exact multiplier. Our proposed scheme can be used to improve the energy consumption during inference for most Booth multipliers with minor modifications to the re-encoding signal arrangements. We also demonstrate that the proposed re-encoding scheme paired with the proposed multipliers outperforms all the existing designs in terms of resource utilization with a minimal impact on the inference accuracy of the neural networks.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».