WEKO3
アイテム
Auto-Differentiated Fixed Point Notation on Low-Powered Hardware Acceleration
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2010838
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2010838153691b9-a955-4532-8f6a-83686a1d726e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
jsp_26_5_131.pdf (1.02 MB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-03-10 | |||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||
| 出版社版DOI | ||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.2299/jsp.26.131 | |||||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.2299/jsp.26.131 | |||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||
| タイトル | Auto-Differentiated Fixed Point Notation on Low-Powered Hardware Acceleration | |||||||||||||||||||
| 著者 |
Nsinga, Robert
× Nsinga, Robert
× カルンガル, スティフィン ギディンシ
WEKO
1240
× 寺田, 賢治
WEKO
106
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Using less electric power or speeding up processing is catching the interests of researchers in deep learning. Quantization has offered distillation mechanisms that substitute floating numbers for integers, but little has been suggested about the floating numbers themselves. The use of Q-format notation reduces computational overheads that frees resources for the introduction of more operations. Our experiments, conditioned on varying regimes, introduce automatic differentiation on algorithms like the fast Fourier transforms and Winograd minimal filtering to reduce computational complexity (expressed in total number of MACs) and suggest a path towards the assistive intelligence concept. Empirical results show that, under specific heuristics, the Q-format number notation can overcome the shortfalls of floating numbers, especially for embedded systems. Further benchmarks like the FPBench standard give more details by comparing our proposals with common deep learning operations. | |||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||
| 主題 | embedded system | |||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||
| 主題 | IEEE 754-2008 floating-point | |||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||
| 主題 | digital signal processor | |||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||
| 主題 | Q format notation | |||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Journal of Signal Processing 巻 26, 号 5, p. 131-140, 発行日 2022-09-01 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 18801013 | |||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||||
| 出版者 | Research Institute of Signal Processing | |||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||
| 値 | 利用は著作権の範囲内に限られる。 | |||||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||||
| 識別子 | 387291 | |||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||
