Boosting Multiple Multipliers Packing on FPGA DSP Blocks via Truncation and Compensation-based Approximation
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for FPGA-based deep learning accelerators, characterized by the execution of numerous Multiply-Accumulate (MAC) operations, highlights the need for efficient methods to implement these operations. Integrating hard DSP blocks into modern FPGA architectures presents a practical solution. However, a challenge arises due to the limited number of DSPs available within industrial FPGAs. Furthermore, industrial FPGA devices typically implement large bit-width operators in their DSPs, which can lead to underutilization when handling low-precision quantized data commonly encountered in deep learning applications. A recent approach called DSP-packing has been developed to address this challenge. It enables the packing and computation of multiple multiplications on a single DSP within a single clock cycle. This paper presents an enhanced approach to DSP-packing, leveraging a truncation and compensation-based approximation method. The approach entails selecting a subset of input operand bits positioned alongside their leading one detection for multiplication computation. These selected bits are then fed into a DSP block, and the output is obtained through a bit-wise shift of the DSP block output. The proposed method demonstrates the ability to pack up to four 8-bit multiplications into a single Xilinx DSP block, resulting in noteworthy improvements in hardware resource usage metrics. As computation errors can stem from both the approximation and packing processes, we've developed an analytical error model to identify the truncating bit position, effectively mitigating the overall computation error. Given the inherent error resilience of deep learning models, deploying an FPGA deep learning accelerator that utilizes the proposed approximation-based packing technique holds significant promise. This is especially evident when the trade-off involves saving a substantial amount of area with just a minimal impact on accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».