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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-204

ニューラルネットワークの入出力レンジ最適化による低ビットCiMベース推論器の設計手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228906
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228906
a28d87f7-542a-498a-a14b-510640551106
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23204039.pdf IPSJ-SLDM23204039.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-10
タイトル
タイトル ニューラルネットワークの入出力レンジ最適化による低ビットCiMベース推論器の設計手法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 シミュレーション
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者名 山田, 歩

× 山田, 歩

山田, 歩

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三澤, 奈央子

× 三澤, 奈央子

三澤, 奈央子

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松井, 千尋

× 松井, 千尋

松井, 千尋

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竹内, 健

× 竹内, 健

竹内, 健

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,ReRAM Computation-in-Memory(CiM)によるニューラルネットワークアクセラレータの更なる高効率化のため,高推論精度を保ちつつ入出力コンバータの低ビット化・レンジの自動設計を可能にする学習アルゴリズム LIORAT を提案する.LIORAT による低ビット化・ニューラルネットワークの各層についての適切なレンジ決定は look-up table(LUT)ベースの活性化関数計算を可能にする.さらに,LUT の書き換え可能性を応用することでメモリの書き込みばらつき等を含む,不可避なデバイスエラーへの耐性向上が見込まれることを報告する.シミュレーションによる評価は ResNet-32,CIFAR-10 データセットで行った.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2023-SLDM-204, 号 39, p. 1-2, 発行日 2023-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:40:35.764930
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