Temperature-Aware Optimization of Monolithic 3D Deep Neural Network Accelerators
Temperature-Aware Optimization of Monolithic 3D Deep Neural Network Accelerators
复制标题
单片 3D 深度神经网络加速器的温度感知优化
DOI：
10.1145/3394885.3431577
复制
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Coskun, Ayse K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shukla, Prachi;Nemtzow, Sean S.;Pavlidis, Vasilis F.;Salman, Emre;Coskun, Ayse K.
我们提出了一种自动化的方法来促进节能的Mono3D DNN加速器的设计，并具有安全的片上温度，用于移动系统。我们引入了一个优化器来研究不同宽高比和芯片占用规格的影响，并在用户指定的热和性能约束下选择节能加速器。我们还证明，与仅针对性能进行优化的Mono3D DNN加速器相比，使用我们的优化器，我们可以将能耗降低1.6倍，面积减少2倍，延迟最多增加9.5%。
We propose an automated method to facilitate the design of energy-efficient Mono3D DNN accelerators with safe on-chip temperatures for mobile systems. We introduce an optimizer to investigate the effect of different aspect ratios and footprint specifications of the chip, and select energy-efficient accelerators under user-specified thermal and performance constraints. We also demonstrate that using our optimizer, we can reduce energy consumption by 1.6x and area by 2x with a maximum of 9.5% increase in latency compared to a Mono3D DNN accelerator optimized only for performance.
登录
查看更多内容
低功耗门级单片 3D IC 的设计和 CAD 方法
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
International Symposium on Low Power Electronics and Design
影响因子：
--
作者：
Shreepad Panth;K. Samadi;Yang Du;S. Lim
通讯作者：
S. Lim
快速准确的单片 3D IC 热建模和优化
DOI：
10.1145/2593069.2593140
发表时间：
2014
期刊：
2014 51st ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC)
影响因子：
--
作者：
S. Samal;Shreepad Panth;K. Samadi;Mehdi Saedi;Yang Du;S. Lim
通讯作者：
S. Lim
在真实硬件上测量和建模片上互连功率
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
IEEE International Symposium on Workload Characterization
影响因子：
--
作者：
Vignesh Adhinarayanan;Indrani Paul;J. Greathouse;Wei Huang;Ashutosh Pattnaik;Wu
通讯作者：
Wu
DOI：
10.1109/tpami.2016.2577031
发表时间：
2017-06-01
影响因子：
23.6
作者：
Ren, Shaoqing;He, Kaiming;Sun, Jian
通讯作者：
Sun, Jian