Optimizando modelos de IA para computación analógica
Descubre cómo AnalogNAS mejora la eficiencia de la IA en dispositivos más pequeños usando IMC analógico.
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Tabla de contenidos
En los últimos años, ha crecido el interés por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías impulsan un montón de aplicaciones, desde el reconocimiento de voz en smartphones hasta dispositivos para el hogar inteligente. Para mantener el ritmo de la demanda de un procesamiento más rápido y eficiente, los investigadores están buscando nuevas formas de diseñar sistemas de IA. Una dirección prometedora es el uso de la computación analógica en memoria (IMC) para dispositivos más pequeños, como los que se utilizan en aplicaciones de "TinyML".
Este artículo presenta AnalogNAS, un marco para crear modelos de IA que están optimizados para IMC analógica. Vamos a hablar sobre la importancia de esta tecnología, cómo funciona AnalogNAS y cómo se compara con los métodos existentes.
Importancia de Modelos de IA Eficientes
Los modelos de IA de hoy en día a menudo requieren mucha potencia de procesamiento y energía. Esto es especialmente cierto para las Redes Neuronales Profundas (DNNs), que se utilizan en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz. Sin embargo, las DNNs pueden ser demasiado complejas para dispositivos de borde, como sensores inteligentes o wearables, que deben ser rápidos y energéticamente eficientes.
Para estos dispositivos, los modelos deben ser compactos y eficientes en energía, manteniendo un alto rendimiento. Los procesadores digitales tradicionales pueden tener dificultades con esto porque están moviendo continuamente datos dentro y fuera de la memoria, lo que lleva a retrasos y alto consumo de energía. En contraste, la IMC analógica puede realizar cálculos y almacenar datos en la misma ubicación, reduciendo el uso de energía y acelerando el procesamiento.
¿Qué es AnalogNAS?
AnalogNAS es una herramienta diseñada para optimizar DNNs específicamente para hardware de IMC analógica. Este marco ayuda a automatizar el diseño de DNNs con el objetivo de hacerlos eficientes para diversas tareas, especialmente en entornos con recursos limitados. Los aspectos únicos de AnalogNAS son su capacidad para manejar las características inherentes y los desafíos de la computación analógica, como el ruido y la deriva de conductancia.
Cómo Funciona AnalogNAS
AnalogNAS utiliza un método llamado búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) para encontrar diseños de DNN adecuados. Así es como funciona:
Espacio de Búsqueda: AnalogNAS crea una colección de posibles estructuras de red basadas en arquitecturas similares a ResNet. Estas estructuras son flexibles, permitiendo implementaciones eficientes en hardware de IMC.
Modelo Suplementario: En lugar de entrenar todas las arquitecturas posibles desde cero, lo que puede llevar tiempo, AnalogNAS construye un modelo que puede predecir qué tan bien funcionará una arquitectura dada según criterios específicos.
Búsqueda Evolutiva: AnalogNAS emplea un proceso de optimización llamado búsqueda evolutiva, que implica generar un grupo de redes, evaluarlas con base en el modelo suplementario y luego seleccionar las redes con mejor rendimiento para un refinamiento adicional.
Robustez al Ruido: El marco tiene en cuenta los desafíos únicos que plantea el hardware de IMC analógica, como el ruido y la deriva de conductancia, asegurando que los modelos finales sigan funcionando en condiciones del mundo real.
Ventajas de AnalogNAS
1. Alto Rendimiento
AnalogNAS ha demostrado superar a los modelos tradicionales en diversas tareas, incluyendo clasificación de imágenes y detección de palabras clave. Al enfocarse en las características especiales del hardware analógico, estos modelos logran mejor precisión y consistencia.
2. Eficiencia Energética
Dado que AnalogNAS utiliza IMC analógica, los modelos diseñados a través de este marco requieren menos energía en comparación con los que dependen del procesamiento digital tradicional. Esto es crucial para dispositivos que necesitan una larga duración de batería, como móviles y wearables.
3. Modelos Compactos
Los modelos creados con AnalogNAS son más pequeños, haciéndolos adecuados para dispositivos de borde que tienen espacio y potencia de procesamiento limitados. Los modelos compactos son más fáciles de implementar en aplicaciones del mundo real.
4. Adaptabilidad
El marco de AnalogNAS es lo suficientemente flexible como para trabajar con diferentes tareas y configuraciones de hardware, permitiendo su uso en una variedad de aplicaciones.
Ejemplos de Aplicación en el Mundo Real
AnalogNAS puede aplicarse en varias áreas:
1. Dispositivos para el Hogar Inteligente
Dispositivos como altavoces inteligentes pueden beneficiarse de modelos optimizados que reconozcan comandos de voz de manera eficiente, haciéndolos más receptivos y utilizando menos energía.
2. Wearables de Salud
Dispositivos de salud wearable pueden usar modelos de IA compactos para monitorear signos vitales y proporcionar información de salud en tiempo real sin agotar rápidamente sus baterías.
3. Vehículos Autónomos
En coches autónomos, AnalogNAS puede ayudar a crear sistemas de percepción eficientes que pueden identificar objetos y responder a entornos mientras son energéticamente eficientes.
4. Automatización Industrial
En entornos industriales, estos modelos se pueden usar para monitorear maquinaria para mantenimiento predictivo, donde modelos de bajo consumo pueden procesar datos de forma continua.
Desafíos en la IMC Analógica
A pesar de las ventajas, hay desafíos que superar antes de que la IMC analógica pueda adoptarse ampliamente para aplicaciones de IA:
1. No Idealidades
Los circuitos analógicos pueden tener problemas como ruido y deriva en los estados de memoria. Estos factores pueden afectar la fiabilidad de los cálculos y necesitan ser gestionados efectivamente.
2. Complejidad de Diseño
Crear DNNs que sean adecuadas para hardware analógico requiere un diseño y optimización cuidadosos, lo que puede ser más complicado que las arquitecturas digitales tradicionales.
3. Disponibilidad Limitada de Hardware Analógico
Aunque la tecnología de IMC analógica es prometedora, puede que no esté disponible en entornos comerciales, limitando su uso inmediato.
Direcciones Futuras
Mirando hacia adelante, se esperan más avances en AnalogNAS, que incluirán:
1. Ampliación del Espacio de Búsqueda
Los investigadores planean ampliar los tipos de arquitecturas que puedan explorarse, yendo más allá de los diseños similares a ResNet para incorporar varios tipos de redes neuronales.
2. Simulaciones de Hardware Mejoradas
Mejoras en las herramientas de simulación de hardware pueden ayudar a modelar mejor el rendimiento de IMC analógica, llevando a predicciones más precisas durante la búsqueda de arquitecturas.
3. Colaboraciones con Fabricantes de Hardware
Colaborar con productores de hardware puede llevar al desarrollo de chips especializados que aprovechen al máximo las ventajas de AnalogNAS.
4. Aumento de la Investigación sobre Robustez
Los estudios en curso sobre cómo hacer que las DNNs sean más robustas ante el ruido y la deriva serán cruciales para su éxito en aplicaciones del mundo real.
Conclusión
AnalogNAS representa un avance significativo en la optimización de modelos de IA para hardware de IMC analógica. Al abordar los desafíos únicos que plantea esta tecnología, AnalogNAS puede crear modelos eficientes, compactos y altamente precisos adecuados para una amplia gama de aplicaciones, desde dispositivos para el hogar inteligente hasta wearables de salud. El desarrollo continuo en este campo promete mejorar las capacidades de dispositivos pequeños y con recursos limitados y hacer que la IA sea más accesible en la vida cotidiana.
Título: AnalogNAS: A Neural Network Design Framework for Accurate Inference with Analog In-Memory Computing
Resumen: The advancement of Deep Learning (DL) is driven by efficient Deep Neural Network (DNN) design and new hardware accelerators. Current DNN design is primarily tailored for general-purpose use and deployment on commercially viable platforms. Inference at the edge requires low latency, compact and power-efficient models, and must be cost-effective. Digital processors based on typical von Neumann architectures are not conducive to edge AI given the large amounts of required data movement in and out of memory. Conversely, analog/mixed signal in-memory computing hardware accelerators can easily transcend the memory wall of von Neuman architectures when accelerating inference workloads. They offer increased area and power efficiency, which are paramount in edge resource-constrained environments. In this paper, we propose AnalogNAS, a framework for automated DNN design targeting deployment on analog In-Memory Computing (IMC) inference accelerators. We conduct extensive hardware simulations to demonstrate the performance of AnalogNAS on State-Of-The-Art (SOTA) models in terms of accuracy and deployment efficiency on various Tiny Machine Learning (TinyML) tasks. We also present experimental results that show AnalogNAS models achieving higher accuracy than SOTA models when implemented on a 64-core IMC chip based on Phase Change Memory (PCM). The AnalogNAS search code is released: https://github.com/IBM/analog-nas
Autores: Hadjer Benmeziane, Corey Lammie, Irem Boybat, Malte Rasch, Manuel Le Gallo, Hsinyu Tsai, Ramachandran Muralidhar, Smail Niar, Ouarnoughi Hamza, Vijay Narayanan, Abu Sebastian, Kaoutar El Maghraoui
Última actualización: 2023-05-17 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.10459
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.10459
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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