Neue Methode beschleunigt das Programmieren von neuronalen Netzwerken

Computing-in-Memory (CiM) Technologie hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit bekommen, weil sie tiefen neuronalen Netzwerken (DNNs) hilft, schneller zu arbeiten. Diese werden für Aufgaben wie Bilderkennung und Spracherkennung genutzt. Bei diesem Ansatz kommen spezielle Speichermedien zum Einsatz, die nichtflüchtig sind (NVM), also Informationen auch ohne Strom speichern können. Eine grosse Herausforderung bei diesen neuen Speicherarten ist, dass sie inkonsistent sein können, wenn es darum geht, Gewichte zu speichern, die Werte sind, die DNNs helfen, Entscheidungen zu treffen. Wenn diese Gewichte nicht genau programmiert sind, kann die Genauigkeit des DNNs darunter leiden.

Um das zu beheben, ist ein gängiges Verfahren, einen Schreib-Überprüfungszyklus zu verwenden. Das bedeutet, dass ein Gewicht in den Speicher geschrieben, überprüft wird, ob es korrekt geschrieben wurde, und bei Bedarf Anpassungen vorgenommen werden. Allerdings kann dieser Prozess zeitaufwendig sein, besonders da er normalerweise für jedes einzelne Gewicht in einem DNN gemacht werden muss. Da einige Gewichte diesen Prozess nicht brauchen, um die Genauigkeit zu erhalten, gibt es Potenzial, die Sache deutlich zu beschleunigen.

#Das Problem mit traditionellen Methoden

Bei dem traditionellen Schreib-Überprüfungsansatz wird jedes Gewicht geschrieben und doppelt überprüft, was eine enorme Menge an Zeit in Anspruch nehmen kann. Zum Beispiel könnte das Programmieren eines beliebten neuronalen Netzwerkmodells wie ResNet-18 mehr als eine Woche auf aktuellen Plattformen dauern. Das liegt daran, dass die benötigte Zeit mit der Anzahl der Gewichte steigt. Mit dem Anstieg komplexerer DNNs, die Tausende oder sogar Millionen von Gewichten benötigen, kann das Programmieren unpraktisch langsam werden.

Forscher haben herausgefunden, dass nur eine kleine Anzahl von Gewichten die Schreib-Überprüfungsbehandlung benötigt, um die Gesamtgenauigkeit des DNNs aufrechtzuerhalten. Das bedeutet, dass es nicht nötig ist, Zeit mit jedem einzelnen Gewicht zu verbringen. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, welche Gewichte wirklich diese sorgfältige Behandlung brauchen.

#Ein neuer Ansatz: Universelles selektives Schreiben-Überprüfen

Diese Forschung stellt ein neues Verfahren namens Universelles selektives Schreiben-Überprüfen, oder U-SWIM vor. Anstatt jedes Gewicht zu überprüfen, identifiziert U-SWIM nur die Gewichte, die tatsächlich den Schreib-Überprüfungsprozess benötigen. Das geschieht, indem das Verhalten des Gewichts während des Trainings beobachtet wird.

Die Methode basiert darauf, wie kleine Änderungen in den Gewichten (die durch Variationen im Speicher verursacht werden können) die Gesamtgenauigkeit des DNNs beeinflussen können. Indem sich U-SWIM auf eine bestimmte Gruppe von Gewichten konzentriert – die, die am wichtigsten für die Genauigkeit sind – kann die Zeit, die für das Programmieren aufgebracht wird, reduziert werden.

#So funktioniert U-SWIM

U-SWIM nutzt eine Massnahme, die auf dem Verhalten der Gewichte während des Trainings basiert. Es wird geschaut, wie empfindlich jedes Gewicht auf Veränderungen reagiert. Wenn ein Gewicht eine hohe Empfindlichkeit hat, ist es wahrscheinlicher, dass es die Schreib-Überprüfungsbehandlung benötigt. U-SWIM berechnet diese Empfindlichkeit mit einem einfachen Vorwärtspass durch das Netzwerk, gefolgt von einem Rückwärtspass, was auch hilft, die Gewichte zu identifizieren, die Aufmerksamkeit benötigen.

Diese Methode zeigt eine signifikante Reduktion der Programmierzeit, während die Genauigkeitsniveaus hoch bleiben. In Tests hat U-SWIM gezeigt, dass es bis zu zehnmal schneller ist als traditionelle Methoden, und das alles bei Erhaltung der Genauigkeit.

#Die Bedeutung der Empfindlichkeit

Zu verstehen, welche Gewichte empfindlich sind, erlaubt es der U-SWIM-Methode, effektiv zu sein. Empfindlichkeit hängt nicht nur von der Grösse des Gewichts ab. Einige kleinere Gewichte können ebenfalls eine wichtige Rolle spielen. Daher sollte der Fokus darauf liegen, wie Veränderungen in den Gewichten die DNN-Leistung beeinflussen.

Die Empfindlichkeit jedes Gewichts kann als eine Möglichkeit betrachtet werden, seine Wichtigkeit zu messen. U-SWIM hilft, die Gewichte zu identifizieren, die die sorgfältigste Behandlung benötigen und welche den langen Schreib-Überprüfungsprozess überspringen können.

#Umgang mit Variationen in Speichergeräten

Speichergeräte können aufgrund von Herstellungsunterschieden, zufälligen Materialeigenschaften oder anderen Faktoren Variationen aufweisen. Diese Abweichungen können dazu führen, dass Gewichte ungenau geschrieben werden. Wenn diese Variationen nicht adressiert werden, kann die Leistung des gesamten DNNs erheblich sinken.

U-SWIM erkennt, dass nicht alle Gewichte gleich auf Variationen reagieren. Einige Gewichte tolerieren ein wenig Ungenauigkeit, ohne die Gesamtleistung zu beeinträchtigen, während andere erhebliche Genauigkeitsprobleme verursachen können, wenn sie nicht korrekt geschrieben werden.

Die Berücksichtigung dieser Variationen erlaubt es U-SWIM, effizient zu bestimmen, welche Gewichte angesprochen werden müssen, und hilft, die Zeit, die für den Programmierprozess aufgebracht wird, zu optimieren.

#Experimentelle Ergebnisse

Um zu zeigen, wie effektiv U-SWIM ist, wurden umfangreiche Tests mit verschiedenen Modellen und Datensätzen durchgeführt. Verschiedene Szenarien wurden getestet, um zu sehen, wie gut U-SWIM die Genauigkeit aufrechterhalten kann, während die Programmierzeit beschleunigt wird.

#Tests mit dem MNIST-Datensatz

Eine Gruppe von Experimenten verwendete den MNIST-Datensatz, bei dem handgeschriebene Ziffern erkannt werden. In den ersten Versuchen ohne Speicherabweichungen erreichte das Modell eine hohe Genauigkeit. Als Variationen eingeführt wurden, verursachten traditionelle Schreib-Überprüfungsansätze einen Rückgang der Genauigkeit. U-SWIM hingegen konnte die Genauigkeit fast gleich halten, während die Anzahl der benötigten Schreibzyklen erheblich reduziert wurde.

#Tests mit CIFAR-10 und Tiny ImageNet

Zusätzliche Tests, die mit komplexeren Datensätzen wie CIFAR-10 und Tiny ImageNet durchgeführt wurden, zeigten ähnliche Ergebnisse für verschiedene DNN-Modelle. U-SWIM übertraf weiterhin traditionelle Methoden und bewies seine Zuverlässigkeit beim Aufrechterhalten von Genauigkeitsniveaus, selbst unter variierenden Bedingungen.

Die Ergebnisse zeigten, dass traditionelle Methoden viel Zeit und Mühe benötigten, um die Gewichte zu programmieren, während U-SWIM vergleichbare Genauigkeit mit viel weniger Zeit erreichte. Zum Beispiel konnte U-SWIM mit 10 % der Schreibzyklen den Genauigkeitsverlust auf ein Minimum beschränken.

#Umgang mit nicht-uniformen Variationen

U-SWIM wurde auch an Geräten getestet, die nicht-uniforme Variationen aufwiesen, bei denen die Variationen zwischen den verschiedenen Gewichten nicht konsistent waren. Diese zusätzliche Komplexität demonstrierte die Robustheit der Methode. Es wurde gezeigt, dass U-SWIM selbst bei nicht-uniformem Geräteverhalten immer noch eine hervorragende Leistung erzielte, indem es die richtigen Gewichte identifizierte, die geschrieben und überprüft werden mussten.

#Vergleich mit anderen Methoden

Während der Tests wurde U-SWIM mit anderen Methoden verglichen, wie z. B. der Auswahl von Gewichten basierend auf ihrer Grösse oder deren zufälliger Auswahl. Die Ergebnisse zeigten konsequent, dass U-SWIM überlegen war und weniger benötigte Schreibzyklen erforderte, während die Genauigkeit besser aufrechterhalten wurde.

In Szenarien mit komplexen Modellen oder erheblichen Variationen erwies sich U-SWIM als besonders effektiv und übertraf traditionelle Ansätze um grosse Margen.

#Fazit

U-SWIM bietet eine neue Perspektive auf das Gewichtsmanagement in tiefen neuronalen Netzwerken, insbesondere beim Einsatz von nicht-flüchtigen Speichersystemen. Indem sich die Methode auf nur die empfindlichsten Gewichte konzentriert, reduziert sie erheblich die Zeit, die benötigt wird, um diese Netzwerke zu programmieren, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Die Ergebnisse aus den Tests mit verschiedenen Datensätzen deuten darauf hin, dass U-SWIM ein Game-Changer für den Einsatz von Deep-Learning-Modellen in ressourcengebundenen Umgebungen wie Edge Computing sein kann. Die Notwendigkeit für schnellere Programmierzeiten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Leistung macht dieses Verfahren entscheidend für praktische Anwendungen in realen Systemen.

Zukünftige Forschungen können weiter erkunden, wie diese Methode an verschiedene Arten von Speicherabweichungen und DNN-Architekturen angepasst werden kann, um die Effizienz beim Programmieren tiefen neuronaler Netzwerke weiter zu verbessern. U-SWIM ist in der Tat ein vielversprechender Schritt in Richtung einer effizienteren Implementierung von neuronalen Netzwerken in aufkommenden Technologiebereichen.