Detail publikace
Libraries of Approximate Circuits: Automated Design and Application in CNN Accelerators
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY)
approximate circuit, genetic programming, convolutional neural network, hardware accelerator, optimization
Knihovny přibližně počítajících obvodů obsahují plně charakterizované digitální obvody, které lze použít jako stavební kameny energeticky úsporných implementací různých hardwarových akcelerátorů. Tyto obvody mohou být použity jednak ve fázi implementace, jednak ve fázi návrhu, kdy je nutné posoudit dopad aproximace na parametry systému. Tento článek představuje metodologii, jak automaticky generovat knihovny přibližně počítajících obvodů s danými vlastnostmi za pomocí kartézského genetického programování. V článku je představeno rozšíření knihovny EvoApprox8b a ukázáno, jak generovat MxN-bitové násobičky, které jsou velmi vhodné pro konvoluční neuronové sítě. Násobičky byly použity v sítích ResNet pro klasifikaci datasetů CIFAR-10 a CIFAR-100.
@article{BUT168178,
author="Vojtěch {Mrázek} and Lukáš {Sekanina} and Zdeněk {Vašíček}",
title="Libraries of Approximate Circuits: Automated Design and Application in CNN Accelerators",
journal="IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems",
year="2020",
volume="10",
number="4",
pages="406--418",
doi="10.1109/JETCAS.2020.3032495",
issn="2156-3357",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/12372/"
}