qGAMMA: 다중 정밀도 가속기에서의 최적 DNN 매핑 프레임워크
요약
본 연구는 혼합 정밀도 DNN 모델을 다양한 공간 가속기에 최적화하는 qGAMMA라는 유연한 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 도메인 특화 유전 알고리즘과 하드웨어 분석 성능 모델을 결합하여 설계 공간을 탐색하고, 목표 지표를 최소화하는 최적 매핑 및 가속기 구성을 식별합니다.
핵심 포인트
- qGAMMA는 혼합 정밀도 DNN 최적화를 위한 프레임워크입니다.
- 유전 알고리즘과 하드웨어 분석 모델을 결합하여 설계 공간을 탐색합니다.
- 성능, 에너지 효율성, 자원 활용 간의 상충 관계 개선에 기여합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 arXiv cs.AR의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기0