Diseño Lógico Innovador para Redes Neuronales
Un nuevo enfoque de diseño lógico mejora la velocidad y reduce el consumo de energía en redes neuronales.
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Tabla de contenidos
Las redes neuronales son un tipo de sistema informático que imita la forma en que funcionan los cerebros humanos. Pueden aprender de datos y tomar decisiones basadas en ese aprendizaje. Estos sistemas se usan mucho hoy en día en varias áreas, como el reconocimiento de patrones, la traducción de idiomas e incluso los autos que se conducen solos.
Una parte clave de cómo funcionan las redes neuronales implica mucha matemática, específicamente operaciones de multiplicar-acumular (MAC). Estas operaciones combinan números de una manera que es esencial para que la red haga predicciones o decisiones.
Desafíos con el Hardware Actual
La mayoría de las computadoras usan hardware especial, como Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) o Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs), para realizar estas operaciones matemáticas rápidamente. Tienen muchas unidades trabajando al mismo tiempo (procesamiento paralelo), lo que permite cálculos más rápidos. Sin embargo, el número de estas unidades de procesamiento está limitado por el tamaño del hardware. Esto significa que, para manejar el espacio, estas unidades deben reutilizarse en lugar de funcionar todas a la vez.
Cuando hay que procesar muchas operaciones MAC, el tiempo que toma puede convertirse en un cuello de botella. Esto es especialmente cierto para tareas que requieren mucha velocidad, como filtrar datos de paquetes de red o compensar problemas de señal en fibra óptica. Además de la velocidad, los sistemas actuales también tienen un problema con el Consumo de energía. Mover datos dentro de la computadora y realizar cálculos consume mucha energía, lo que es una preocupación para muchas aplicaciones.
Posibles Soluciones
Para abordar los problemas de velocidad y uso de energía, los investigadores han probado muchas estrategias. En el lado del software, han buscado formas de reducir el número de operaciones necesarias. Por ejemplo, algunos métodos intentan simplificar la red eliminando datos menos importantes (podado) o usando menos bits para representar números (cuantización). Estos enfoques pueden ayudar a reducir la cantidad de datos que hay que mover y procesar.
En el lado del hardware, también se están haciendo modificaciones. Algunos sistemas han añadido componentes como multiplexores, que ayudan con la velocidad de procesamiento, mientras que otros utilizan técnicas de ahorro de energía que apagan partes del hardware cuando no son necesarias.
Un enfoque diferente que han considerado los investigadores es convertir las redes neuronales en Circuitos Lógicos o tablas de búsqueda (LUTs) con valores de peso incluidos. LogicNets es un ejemplo de este concepto que usa anchos de bits bajos e implementa circuitos en hardware más flexible, como FPGAs (Arrays de Puertas Programables en Campo). Sin embargo, crear estos circuitos puede requerir mucho hardware, y la complejidad puede hacer que el proceso sea poco fiable, especialmente para redes con muchas neuronas.
Enfoque Propuesto
Este trabajo sugiere una nueva forma de crear diseños lógicos para redes neuronales que podría solucionar los problemas de velocidad y consumo de energía. En lugar de depender del procesamiento paralelo de los sistemas tradicionales, el enfoque implica aplanar todas las operaciones en la red neuronal en circuitos lógicos e incrustar los valores de peso directamente en estos circuitos.
Operaciones Más Simples
Al simplificar las operaciones en una red neuronal e incrustar los pesos en los circuitos lógicos, los investigadores pueden crear diseños más eficientes. Esto significa que el tiempo que lleva realizar las operaciones MAC se reduce ya que la lógica es más fluida. También se puede minimizar el movimiento de datos, lo que lleva a un menor consumo de energía.
Técnicas Avanzadas
El diseño incorpora técnicas como la recronometraje, que permite una mejor sincronización entre diferentes etapas de procesamiento, mejorando aún más la velocidad. Además, se propone un método de entrenamiento consciente del hardware, que ajusta cómo aprende la red para crear circuitos más pequeños y eficientes.
Resultados de los Experimentos
Se realizaron experimentos en tres aplicaciones diferentes para ver cuán efectiva es esta nueva forma de diseño. Cada aplicación tiene un propósito distinto:
- Comunicaciones por Fibra Óptica: Esto implica procesar señales en cables de fibra óptica para mejorar la calidad de transmisión.
- Clasificación de Subestructuras de Jets: Esta aplicación ayuda a filtrar y analizar enormes cantidades de datos producidos en experimentos de física.
- Detección de Intrusiones en la Red: Este sistema identifica actividad potencialmente dañina en la red para mejorar la seguridad.
En estos experimentos, se midieron diferentes métricas, incluyendo precisión, Rendimiento (velocidad), consumo de energía y sobreelevación de área (el tamaño físico del hardware).
Comparación de Desempeño
Los resultados indican que el nuevo diseño lógico logró mejoras exitosas. Ofreció un mayor rendimiento, lo que significa procesamiento de datos más rápido, y también redujo el consumo de energía comparado con los métodos existentes. Además, el modelo mantuvo o incluso mejoró la precisión, demostrando que puede manejar tareas complejas de manera efectiva.
Un hallazgo significativo fue que al incrustar los pesos, los diseños necesitaban menos área en términos de hardware físico, resultando en eficiencia general. Los experimentos demostraron que, al seleccionar ciertos valores de peso, la complejidad de las operaciones se podía minimizar sin sacrificar el rendimiento.
Conclusión
En resumen, el diseño lógico propuesto para redes neuronales ofrece un enfoque nuevo para superar los desafíos relacionados con la velocidad y el consumo de energía. Al aplanar las operaciones en circuitos lógicos e incrustar pesos, el diseño puede lograr un alto rendimiento manteniendo bajo el uso de energía. Esto tiene implicaciones no solo para los sistemas informáticos tradicionales, sino también para entornos más pequeños con recursos limitados, como los dispositivos de borde. Estos avances podrían llevar a aplicaciones más eficientes en varios campos donde se utilizan redes neuronales.
Título: Logic Design of Neural Networks for High-Throughput and Low-Power Applications
Resumen: Neural networks (NNs) have been successfully deployed in various fields. In NNs, a large number of multiplyaccumulate (MAC) operations need to be performed. Most existing digital hardware platforms rely on parallel MAC units to accelerate these MAC operations. However, under a given area constraint, the number of MAC units in such platforms is limited, so MAC units have to be reused to perform MAC operations in a neural network. Accordingly, the throughput in generating classification results is not high, which prevents the application of traditional hardware platforms in extreme-throughput scenarios. Besides, the power consumption of such platforms is also high, mainly due to data movement. To overcome this challenge, in this paper, we propose to flatten and implement all the operations at neurons, e.g., MAC and ReLU, in a neural network with their corresponding logic circuits. To improve the throughput and reduce the power consumption of such logic designs, the weight values are embedded into the MAC units to simplify the logic, which can reduce the delay of the MAC units and the power consumption incurred by weight movement. The retiming technique is further used to improve the throughput of the logic circuits for neural networks. In addition, we propose a hardware-aware training method to reduce the area of logic designs of neural networks. Experimental results demonstrate that the proposed logic designs can achieve high throughput and low power consumption for several high-throughput applications.
Autores: Kangwei Xu, Grace Li Zhang, Ulf Schlichtmann, Bing Li
Última actualización: 2023-09-19 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.10510
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10510
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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