Notice bibliographique
Résumé
The introduction of tensor core (TC) in NVIDIA GPUs has accelerated neural network computations. A TC is a set of storage and arithmetic units dedicated to handling matrix-multiply-and-accumulate (MMA) operations. While TC reduces the runtime of convolutional neural networks (CNNs), it increases power consumption. In particular, register files within TCs consume a significant fraction of leakage power as GPU designers steadily have increased the size of register files to boost performance. In this work, we propose a value-based approach to reduce leakage power in register files. We observe that register bits exhibit a strong bias towards zeros. We exploit this bit-level bias property and propose a low-power SRAM (LPS) cell that draws significantly less leakage current than regular SRAM cells. In the preferred state, the leakage power is smaller by as much as approximately 49×. We also propose LPS+ which increases the sparsity rate in SRAM cells by selectively inverting register bits. To reduce leakage power further, we propose precision-aware LPS+ (PLSP+) which exploits the error resiliency property of CNNs and drops low-order bits in network values. We evaluate our proposed techniques using state-of-the-art CNNs and show that leakage power is reduced by 77.3% with a negligible impact on 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.
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 ».