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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 79 - 87 (9page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2022.16.2.79
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We propose an acceleration technique for processing multiplication operations using stochastic computing (SC) in on-device neural networks. Recently, multiplexor driven finite state machine (MUX-FSM)-based SCs, which employ a MUX controlled by an FSM to generate a (repeated but short) bit sequence of a binary number to count up for a multiplication operation, considerably reduce the processing time of MAC operations over the traditional stochastic number generator (SNG) based SC. Nevertheless, the existing MUX-FSM-based SCs still do not meet the multiplication processing time required for the wide adoption of on-device neural networks in practice even though it offers a very economical hardware implementation. In this respect, this work proposes a solution that speeds up the conventional MUX-FSM-based SCs. Precisely, we analyze the bit counting pattern produced by MUX-FSM and replace the counting redundancy by shift operation, resulting in a shortening of the length of the required bit sequence significantly, together with analytically formulating the number of computation cycles. Through experiments, we have shown that the enhanced SC technique can reduce the processing time by 44.1% on average over the conventional MUX-FSM-based SCs.
목차
Abstract
I. Introduction
II. PRELIMINARY
III. THE PROPOSED MUX-FSM-BASED SC
IV. EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
A. Alaghi and J. P. Hayes, “Survey of stochastic computing,” ACM Transactions on Embedded Computing Systems, vol. 12, no. 2S, pp. 1-19, 2013.
A. Alaghi, W. Qian, and J. P. Hayes, “The promise and challenge of stochastic computing,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 37, no. 8, pp. 1515-1531, 2018.
Z. Li, A. Ren, J. Li, Q. Qiu, B. Yuan, J. Draper, and Y. Wang, “Structural design optimization for deep convolutional neural networks using stochastic computing,” in Proceedings of Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Lausanne, Switzerland, 2017, pp. 250-253.
W. Romaszkan, T. Li, T. Melton, S. Pamarti, and P. Gupta, “ACOUSTIC: accelerating convolutional neural networks through or-unipolar skipped stochastic computing,” in Proceedings of Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Grenoble, France, 2020, pp. 768-773.
M. H. Najafi, D. Jenson, D. J. Lilja, and M. D. Riedel, “Performing stochastic computation deterministically,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 27, no. 12, pp. 2925-2938, 2019.
A. Alaghi, W. Qian, and J. P. Hayes, “The promise and challenge of stochastic computing,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 37, no. 8, pp. 1515-1531, 2018.
Z. Li, A. Ren, J. Li, Q. Qiu, B. Yuan, J. Draper, and Y. Wang, “Structural design optimization for deep convolutional neural networks using stochastic computing,” in Proceedings of Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Lausanne, Switzerland, 2017, pp. 250-253.
W. Romaszkan, T. Li, T. Melton, S. Pamarti, and P. Gupta, “ACOUSTIC: accelerating convolutional neural networks through or-unipolar skipped stochastic computing,” in Proceedings of Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Grenoble, France, 2020, pp. 768-773.
M. H. Najafi, D. Jenson, D. J. Lilja, and M. D. Riedel, “Performing stochastic computation deterministically,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 27, no. 12, pp. 2925-2938, 2019.
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