圧縮された数値フォーマットによるAIの効率化
圧縮フォーマットがAIのパフォーマンスを向上させる役割を発見しよう。
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最近、人工知能（AI）の利用がかなり増えてきてるよね、特に機械学習の分野で。AIを効果的に使うための重要な要素の一つが数値の表現方法なんだ。従来の数値の保存方法は結構スペースを取ったり、処理能力を大量に使ったりするんだよね。そこで圧縮フォーマットが登場するわけ。これを使うことで、あまり精度を落とさずに少ないビットで数値を表現できるから、効率的なAI計算には必須なんだ。
圧縮フォーマットって何？
圧縮フォーマットは、データを表現するのに必要なビット数を減らすんだ。よくある32ビットのフォーマットの代わりに、16ビットや8ビットの小さいフォーマットに目を向けてる研究者もいるよ。こういう小さいフォーマットを使うことで、メモリを節約したり、処理速度を上げたりできるんだ。主に議論されてるのはbfloatとpositの2つで、どちらも精度を保ちながら数値のストレージを減らすのに期待が持てるんだ。
より良いパフォーマンスが必要
AIアプリケーション、特にディープニューラルネットワークでは、大量のデータを素早く処理しなきゃならないんだ。数値を表すフォーマットが大きすぎると、モデルのパフォーマンスが落ちたり、データを保存するのに多くのメモリが必要になったりする。だから、もっと小さくて圧縮されたフォーマットに切り替えることが大事なんだ。
Bfloatフォーマット
Bfloat、つまりブレイン浮動小数点は、16ビットの圧縮浮動小数点フォーマットなんだ。構造は特定で、1ビットが符号、8ビットが指数、7ビットが小数部分に使われる。このフォーマットは特に便利で、大きな32ビットフォーマットをほとんど精度を落とさずに置き換えられるから、ニューラルネットワークにはぴったりなんだ。bfloat8っていう8ビットだけの小さいバージョンもあるけど、こっちはあまり一般的じゃない。
Positフォーマット
positフォーマットは、必要に応じて可変長が可能なところが違うんだ。符号フィールド、レジームフィールド、指数フィールド、小数フィールドなど、いくつかのフィールドで構成されてる。この柔軟性のおかげで、精度を保ちながら効率的に数値を表現できるんだ。研究者たちは、positフォーマットをハードウェアやソフトウェアに実装する方法を模索してるよ。
RISC-Vアーキテクチャ
この分野で重要な存在なのがRISC-Vアーキテクチャで、これはコンピュータプロセッサのオープンソース設計なんだ。このアーキテクチャはカスタマイズが可能で、特定のアプリケーションに合わせて調整できるんだ。一番の魅力は、ベクトル拡張機能があって、複数のデータポイントを同時に処理できるようになるから、機械学習タスクに最適なんだ。
RISC-Vでの圧縮フォーマット使用
RISC-Vプロセッサにbfloatやpositみたいな圧縮フォーマットを使おうってアイデアだよ。これにより、メモリに読み込むデータの量が小さくなって計算が早くなるんだ。32ビットのデータを移動する代わりに16ビットを移動することで、処理が速くなってメモリ使用量も減る。これによってキャッシュ効率が良くなって、転送するデータの量も減るんだ。
デコンプレッションの仕組み
圧縮フォーマットのデータがプロセッサに読み込まれると、計算を行う前にデコンプレッションが必要になるんだ。このプロセスはビットをシフトさせて、圧縮された数値をプロセッサが使える標準フォーマットに戻すんだ。これをベクトル命令を使って効率的に行うことができて、複数のデータポイントを同時に管理するのが助けになるんだ。
エミュレーションとテスト
これらの圧縮フォーマットの実現可能性を試すために、研究者たちはVehaveみたいなエミュレーターを使ってるよ。これらのツールは、圧縮フォーマットが現実のシナリオでどれほどうまく機能するかをシミュレートするのに役立つんだ。異なるアルゴリズムで実験を行うことで、さまざまなアプリケーションで圧縮フォーマットを使う効果を判断できるんだ。
圧縮フォーマットを使うメリット
- メモリ占有の削減: 圧縮フォーマットはスペースを取らないから、同じ量のメモリにもっとデータを保存できるんだ。
- 処理速度の向上: 小さいフォーマットを使うことで、データを速く移動させることができて、計算が早くなるんだ。
- 精度の維持: 正しく行えば小さいフォーマットを使っても計算の精度を保てるから、AIアプリケーションには重要なんだ。
克服すべき課題
利点は明確だけど、克服すべき課題もあるんだ。一つは、デコンプレッションが十分に早く行われて、全体の処理を遅くしないようにすること。あとは、すべてのプロセッサが新しいフォーマットをサポートするわけじゃないから、広く普及させるには既存のハードウェアやソフトウェアエコシステムのアップデートが必要かもしれないね。
結論
ってことで、bfloatやpositみたいな圧縮された実数フォーマットへのシフトは、AIアプリケーションの効率を改善するために重要なんだ。RISC-Vアーキテクチャの能力を活かすことで、研究者たちはより効果的で速いAIシステムを開発できるんだ。この分野での進行中の作業は、計算プロセスの最適化だけじゃなく、人工知能の分野におけるハードウェア設計と実装の進化に貢献してるんだ。
タイトル: Compressed Real Numbers for AI: a case-study using a RISC-V CPU
概要: As recently demonstrated, Deep Neural Networks (DNN), usually trained using single precision IEEE 754 floating point numbers (binary32), can also work using lower precision. Therefore, 16-bit and 8-bit compressed format have attracted considerable attention. In this paper, we focused on two families of formats that have already achieved interesting results in compressing binary32 numbers in machine learning applications, without sensible degradation of the accuracy: bfloat and posit. Even if 16-bit and 8-bit bfloat/posit are routinely used for reducing the storage of the weights/biases of trained DNNs, the inference still often happens on the 32-bit FPU of the CPU (especially if GPUs are not available). In this paper we propose a way to decompress a tensor of bfloat/posits just before computations, i.e., after the compressed operands have been loaded within the vector registers of a vector capable CPU, in order to save bandwidth usage and increase cache efficiency. Finally, we show the architectural parameters and considerations under which this solution is advantageous with respect to the uncompressed one.
著者: Federico Rossi, Marco Cococcioni, Roger Ferrer Ibàñez, Jesùs Labarta, Filippo Mantovani, Marc Casas, Emanuele Ruffaldi, Sergio Saponara
最終更新: 2023-09-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.07158
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.07158
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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