14953

بررسي روش‌هاي تقريب در شتاب‌دهنده‌هاي ريسك فايو براي يادگيري عميق

1402

دكتر هادي‌شهريار شاه‌حسيني

گزارش حاضر به بررسي روش‌هاي تقريب در شتاب‌دهنده‌هاي سخت‌افزاري معماري RISC-V براي يادگيري عميق پرداخته است. اين مطالعه با هدف كاهش مصرف انرژي و بهبود سرعت محاسبات در كاربردهاي يادگيري عميق، استفاده از تكنيك‌هاي تقريب را تحليل كرده است. با توجه به چالش‌هاي موجود در مصرف منابع محاسباتي بالا و نياز به دقت در مدل‌هاي يادگيري عميق، روش‌هاي تقريب نظير كوانتيزاسيون، كاهش محاسبات، و استفاده از واحدهاي محاسباتي تقريبي به‌عنوان رويكردهاي مؤثر مطرح شده‌اند. معماري RISC-V با ويژگي‌هاي متن‌باز و انعطاف‌پذير، امكان طراحي سخت‌افزارهاي سفارشي و بهينه را فراهم كرده است. اين شتاب‌دهنده‌ها از تكنيك‌هاي تقريبي براي كاهش پيچيدگي محاسباتي و مصرف انرژي استفاده مي‌كنند، بدون آنكه به دقت نهايي مدل آسيب جدي وارد شود. نتايج بررسي‌ها نشان داده است كه روش‌هايي مانند كوانتيزاسيون، تكنيك‌هاي حذف محاسبات غيرضروري، و استفاده از حافظه‌سپاري در شتاب‌دهنده‌ها مي‌توانند با حفظ كارايي مدل، بهره‌وري انرژي را افزايش دهند. همچنين، تكنيك‌هاي جديد نظير كوانتيزاسيون تطبيقي و حافظه‌سپاري پويا به‌عنوان رويكردهايي نوآورانه براي بهبود عملكرد سخت‌افزاري شتاب‌دهنده‌ها معرفي شده‌اند. اين تكنيك‌ها با كاهش بار محاسباتي و بهره‌گيري از انعطاف‌پذيري معماري RISC-V، امكان اجراي مدل‌هاي پيچيده يادگيري عميق در سيستم‌هاي با منابع محدود مانند IoT و دستگاه‌هاي لبه را فراهم مي‌كنند. اين پژوهش ضمن تحليل تكنيك‌هاي تقريب، به بررسي چالش‌ها و محدوديت‌هاي موجود نيز پرداخته و راهكارهايي براي تحقيقات آينده در زمينه بهبود قابليت اطمينان، امنيت، و دقت مدل‌ها پيشنهاد داده است. تمركز بر روش‌هاي تقريب در شتاب‌دهنده‌هاي RISC-V، زمينه‌ساز توسعه كاربردهاي يادگيري عميق در صنايع پيشرفته و دستگاه‌هاي تعبيه‌شده است.

11/13/2024 12:00:00 AM

87236

1404/06/21

A Survey on Approximation Methods in RISC-V Accelerators for Deep Learning

روش‌هاي تقريب , يادگيري عميق , شتاب‌دهنده سخت‌افزاري , معماري ريسك‌فايو , شبكه‌هاي عصبي , تكنيك‌هاي جبران خطا

Approximation Techniques , Deep Learning , Hardware Accelerators , RISC-V Architecture , Neural Networks , Error Compensation Techniques