BitNet의 실험적 검증 및 BitNet 양자화를 적용한 BitCNN

Q: 이 논문에서 정의한 양자화란 무엇인가?

양자화는 딥러닝 모델의 가중치와 Activation을 낮은 비트 수로 표현하여 모델을 경량화하는 기술이다. 이를 통해 모델의 크기, 메모리 요구량, 계산 비용을 줄이며, 특히 32비트 연산에 비해 메모리 사용량 및 에너지 소비를 감소시키는 효과를 얻을 수 있다.

Q: 1.58비트 양자화 모델의 성능 재현에 어려움이 있는 핵심 원인은 무엇인가?

연구 결과, 1.58비트 양자화 모델은 현재 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 오버플로우 발생과 형상 변환 함수 사용으로 인한 추가 메모리 할당 및 오버헤드 때문에 성능 재현에 어려움이 있다. 특히, 저비트 연산을 CPU에서 수행할 때 이러한 문제가 두드러진다.

허인범; 황태욱; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 허인범 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,159 - 2,161 (3page)

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본 연구는 가중치를 1.58비트, Activation을 8비트로 양자화하는 BitNet 모델과 해당 양자화 기술을 CNN에 적용한 모델을 제안하며, 각 모델에 대한 실험적 검증을 수행한다. 이를 위해 1.58비트 양자화 기술을 합성곱에 적용한 BitConvolution을 제안한다. 검증을 위해 DNN, BitDNN, CNN, BitCNN 모델들의 정확도와 메모리할당량, 추론시간 ... 전체 초록 보기

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