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Neural Processing Letters

Accurate Low-Bit Length Floating-Point Arithmetic with Sorting Numbers

  • 15.09.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Alireza Dehghanpour
Javad Khodamoradi Kordestani
Masoud Dehyadegari
Erschienen in
Neural Processing Letters | Ausgabe 9/2023

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Abstract

Der Artikel stellt eine Methode zur Durchführung präziser Gleitkomma-Arithmetik mit geringer Bit-Länge und der Sortierung von Zahlen vor, die sich auf den wachsenden Bedarf an umfangreichen Rechenressourcen im Deep Learning konzentriert. Durch die Verringerung der Anzahl der Bits, die in mathematischen Operationen verwendet werden, optimiert die Methode den Stromverbrauch und die Chipfläche. Die Autoren führten Experimente an verschiedenen maschinellen Lernnetzwerken durch, darunter lineare Regression, einfaches CNN und AlexNet, und zeigten, dass ihr Ansatz volle Präzision bei deutlich reduziertem Energieverbrauch erreicht. Die Methode ist besonders effektiv in Szenarien mit einer großen Anzahl von Operationen und unterstreicht das Potenzial der Low-Bit-Arithmetik zur Steigerung der Effizienz von Deep-Learning-Berechnungen. Die Studie umfasst auch eine Bewertung des Energieverbrauchs in verschiedenen Formaten und Schichten, was die praktische Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Technik demonstriert.
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Titel
Accurate Low-Bit Length Floating-Point Arithmetic with Sorting Numbers
Verfasst von
Alireza Dehghanpour
Javad Khodamoradi Kordestani
Masoud Dehyadegari
Publikationsdatum
15.09.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 9/2023
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-023-11409-8
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