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TSUNAMI: Triple Sparsity-aware Ultra Energy-efficient Neural Network Training Accelerator with Multi-modal Iterative Pruning (유회준교수 연구실)

이 논문에서는 에너지 효율적인 심층 신경망 훈련을 지원하는 TSUNAMI를 제안한다. TSUNAMI는 활성화 및 가중치에서 0을 생성하기 위해 다중 모드 반복 가지치기를 지원한다. 타일 기반 동적 활성화 프루닝 유닛과 가중치 메모리 공유 프루닝 유닛은 프루닝으로 인해 요구되는 추가 메모리 액세스를 제거한다. Coarse-zero skipping 컨트롤러는 여러 개의 불필요한 MAC(multiply-and-accumulation) 연산을 한 번에 생략하고, fine-zero skipping 컨트롤러는 임의로 찾은 불필요한 MAC 연산을 생략한다. 가중치 희소성 balancer는 가중치 희소성 불균형으로 인한 활용도 저하를 해결하고, 각 convolution core의 작업량은 랜덤 채널 allocator에 의해 할당된다. TSUNAMI는 부동 소수점 8비트 활성화 및 가중치로 0.78V 및 50MHz에서 3.42TFLOPS/W의 에너지 효율을 달성하였고, 90% 희소성 조건에서 405.96 TFLOPS/W의 세계 최고 수준의 에너지 효율을 달성했다.

Related papers:

Kim, Sangyeob, et al. “TSUNAMI: Triple Sparsity-Aware Ultra Energy-Efficient Neural Network Training Accelerator With Multi-Modal Iterative Pruning.” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers (2022).