ThermoDSE: 칩렛 기반 DNN 가속기를 위한 열 인지 및 포괄적인 설계 공간 탐색

요약

본 연구는 칩렛 기반 DNN 가속기를 위한 열 인지 및 포괄적인 설계 공간 탐색 프레임워크인 ThermoDSE를 제안합니다. 이 프레임워크는 아키텍처, 작업 오케스트레이션, 칩렛 간 통신을 통합적으로 고려하며, 엄격한 열/면적 제약 하에서 최적화를 수행합니다. 실험 결과, 기존 최고 성능 모델 대비 에너지-지연-수율(E $\times$ D $\times$ 1/Y) 측면에서 최대 3.5배 향상을 보였습니다.

핵심 포인트

• 칩렛 기반 DNN 가속기의 열 및 면적 제약 문제를 해결하는 프레임워크를 제시함.
• ThermoDSE는 아키텍처, 작업 오케스트레이션, 통신을 통합적으로 고려하는 것이 특징임.
• 기존 모델 대비 에너지-지연-수율(E $\times$ D $\times$ 1/Y) 측면에서 최대 3.5배 성능 향상을 달성함.