ザイリンクスデバイスでのINT8最適化による深層学習

摘要

このホワイトぺーパーでは、ザイリンクスのDSP48E2スライスがINT8深層学習演算に最適であり、1.75倍のパフォーマンスを達成できることについて論じた。ザイリンクスのDSP48E2スライスを使用すると、同一のカーネル重みを共有して複数のINT8MACC演算を同時に寒行できる。INT8を効率良く実装するには、24Pの入力幅が必要である。この利点をサポートしているのは、ザイリンクスのUltraScaleおよぴUltraScale+FPGAのDSPスライスのみである。ザイリンクスデバイスは、画像分類など、深層学習を応用したINT8ワークロードに非常に適している。ザイリンクスは今後も、深層学習の応用を促進するためにハードウエアおよびソフトウエアに基づく新たなメソドロジを開拓していく。