講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-07-30 09:25
ニューラルネットワーク処理のエラー削減に向けた命令実行手法 ○小池和正・高前田(山崎) 伸也・姚 駿・中島康彦(奈良先端大) CPSY2014-33 |
抄録 |
(和) |
画像処理や機械学習といったアプリケーションを低消費電力に実行する手法として,Approximate Computingが注目されている.先行研究として,Approximate Computingをサポートするハードウェアが提案されており,approximateに実行する命令数が多いほど,消費電力が削減できることが示されている.本論文では,ロードアドレス演算に関する命令をapproximateに実行することで,approximateに実行できる命令数を増やした.さらに,ニューラルネットワーク処理の特性に注目した命令実行手法により,少ないpreciseな命令でエラー耐性を効率よく上げる手法を提案する.その結果,ソフトウェアで提案手法を実装した場合preciseに実行する命令数を全体の61%まで削減し,さらにpreciseな命令のエラー耐性に対する寄与度を最大5.4倍向上させた. |
(英) |
Approximate Computing has attracted attention as a method for reducing power consumption in varies applications, such as machine learning and image processing.Approximate Computing architecture was proposed in preceding study which indicates that the more approximate instructions are increased,the more power consumption can be reduced.In this paper,we applied approximate computation to memory load address calculation that capable to increase amount of approximated instruction.Furthermore,we proposed a method of raising error tolerance by focusing on characteristic of Neural Network processing. As a result,we reduce number of precise instructions to 61%,and raise 5.4 times precise instruction’s contribution for error tolerance at most. |
キーワード |
(和) |
Approximate Computing / ニューラルネットワーク / 信頼性 / / / / / |
(英) |
Approximate Computing / Neural Network / Reliability / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 155, CPSY2014-33, pp. 137-142, 2014年7月. |
資料番号 |
CPSY2014-33 |
発行日 |
2014-07-21 (CPSY) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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CPSY2014-33 |