TYTAN: テイラー級数に基づく活性化を用いたAI推論の高速化

この論文は、特にエッジコンピューティングにおけるエネルギー効率の高いAI推論の必要性に対応するため、非線形活性化関数用のハードウェアアクセラレータであるTYTANを提案しています。テイラー級数近似の使用により、近似を動的に調整し、精度損失を最小限に抑えながら、既存のソリューションと比較して大幅なパフォーマンスと電力の改善を達成することを目指しています。エッジコンピューティングへの焦点と、CNNおよびTransformerによる検証は、この研究を非常に重要にしています。

• •非線形活性化関数用のハードウェアアクセラレータであるTYTANを提案。
• •動的かつ効率的な計算のためにテイラー級数近似を採用。
• •エッジコンピューティングにおけるエネルギー効率の高いAI推論をターゲット。
• •既存のソリューション（NVDLA）と比較して、大幅なパフォーマンスと電力の改善を実証。
• •CNNとTransformerで検証済み。