효율적인 심층 신경망을 위한 양자화 알고리즘 및 방법론

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 컴퓨터공학부,2020. 2. 유승주.Deep neural networks (DNN) are becoming increasingly popular and widely adopted for various applications. Energy efficiency of neural networks is critically important for both edge devices and servers. It is imperative to optimize neural networks in terms of both speed and energy consumption while maintaining the accuracy of the network. Quantization is one of the most effective optimization techniques. By reducing the bit-width of activations and weights, both the speed and energy can be improved by executing more computations using the same amount of memory access and computational resources (e.g. silicon chip area and battery). It is expected that computations with 4-bit and lower precision will contribute to the energy efficient and real-time characteristics of future deep learning applications. One major drawback of quantization is the drop in accuracy, resulting from the reduction in the degree of freedom of data representation. Recently, there have been several studies that demonstrated that the inference of DNNs can be accurately done by using 8-bit precision. However, many studies show that the network quantized into 4-bit or less precision suffers from significant quality degradation. Especially, the state-of-the art networks cannot be quantized easily due to their optimized structure. In this dissertation, several methods are proposed that use different approaches to minimize the reduction in the accuracy of the quantized DNNs. Weighted- entropy-based quantization is designed to fully utilize the limited number of quantization levels by maximizing the weighted information of the quantized data. This work shows the potential of multi-bit quantization for both activation and weight. Value-aware quantization, or outlier-aware quantization is designed to support sub-4-bit quantization, while allowing a small amount (1 ~ 3 %) of large values in high precision. This helps the quantized data to maintain the statistics, e.g. mean and variance corresponding to the full-precision, thus minimizing the accuracy drop after quantization. The dedicated hardware accelerator, called OLAccel, is also proposed to maximize the performance of the network quantized by the outlier-aware quantization. The hardware takes advantage of the benefit of reduced precision, i.e. 4-bit, with minimal accuracy drop by the proposed quantization algorithm. Precision-highway is the structural concept that forms an end-to-end high-precision information flow while performing ultra-low-precision computations. This minimizes the accumulated quantization error, which helps to improve the accuracy of the network even with extremely low precision. BLast, the training methodology, and differentiable and unified quantization (DuQ), a novel quantization algorithm, are designed to support sub-4-bit quantization for the optimized mobile networks, i.e. MobileNet-v3. These methods allow the MobileNet-v3 network to be quantized into 4-bit for both activation and weight with negligible accuracy loss.딥 뉴럴 네트워크 (DNN)는 활용 범위를 점차 넓혀가며 다양한 분야에 적용되고 있다. 뉴럴 네트워크는 서버 뿐만 아니라 임베디드 기기에서도 널리 활용되고 있으며 이로인해 뉴럴 네트워크의 효율성을 높이는 것은 점점 더 중요해지는 중이다. 이제 정확도를 유지하면서 속도를 빠르게 하고 에너지 소모를 줄이는 뉴럴 네트워크의 최적화는 필수적 요소로 자리잡았다. 양자화는 가장 효과적인 최적화 기법 중 하나이다. 뉴런의 활성도 (activation) 및 학습 가중치 (weight)를 저장하는데 필요한 비트 수를 줄임으로써 동일한 양의 데이터 접근과 연산 비용 (칩 면적 및 에너지 소모 등)으로 더 많은 연산이 가능해지며 이로인해 속도와 에너지 소모를 동시에 최적화할 수 있다. 추후 딥 러닝을 활용하기 위하여 필요할 것으로 예측되는 에너지 효율 및 연산 속도를 만족시키기 위해서 4 비트 혹은 더 적은 정밀도 기반의 양자화 연산이 지대한 공헌을 할 것으로 기대된다. 그러나 양자화의 가장 중요한 단점 중 하나는 데이터의 표현형을 제한하여 자유도가 떨어지게 됨으로서 발생하는 정확도의 손실이다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행중이다. 최근 일부 연구들은 8 비트의 정밀도에서 뉴럴 네트워크를 활용해 결과를 추론 (inference)하는데 정확도 손실이 거의 없음을 보고하고 있다. 반면 그 외의 다양한 연구들을 통해 4 비트 혹은 더 낮은 정밀도에서 양자화를 적용했을 때 많은 네트워크들의 정확도가 크게 손상되는 현상도 함께 보고되고 있다. 특히 최근 제안된 네트워크들의 경우 성능 향상을 위해 도입한 최적화된 구조가 양자화 하기 어려운 특성을 가져 이러한 현상이 심화된다. 본 논문에서는 양자화된 DNN의 정확도 손실을 최소화하기위한 다양한 방법들을 제안하였다. 가중 엔트로피 기반 양자화 (Weighted-entropy-based quantization)은 제한된 개수의 양자화 레벨을 최대한 활용하기 위하여 양자화된 데이터의 정보량을 최대화하는 방향으로 양자화를 진행하도록 설계되었다. 이 연구를 통해 아주 깊은 네트워크에서도 뉴런의 활성도와 학습 가중치 모두의 양자화가 적용 가능함을 보였다. 값-의식 양자화 (value-aware quantization), 혹은 예외-의식 양자화 (outlier-aware quantization)는 빈도는 낮지만 큰 값을 가지는 데이터를 큰 정밀도로 저장하는 대신 나머지 데이터에 4 비트 이하의 양자화를 적용하도록 설계된 알고리즘이다. 이는 원본 데이터의 평균과 분산 같은 특성이 양자화된 후에도 유지하도록 도와주어 양자화된 네트워크의 정확도를 유지하는데 기여한다. 이에 더하여 OLAccel이라 명명된 특화 가속기를 제안하였다. 이 가속기는 값-의식 양자화 알고리즘을 통해 양자화된 네트워크를 가속함으로써 정확도 감소는 최소화 하면서 낮은 정밀도의 성능 이득을 최대화한다. 고정밀도-통로 구조 (precision-highway)는 네트워크의 구조를 개선하여 초저정밀도 연산을 수행하면서도 고정밀도 정보 통로를 생성한다. 이는 양자화로 인하여 에러가 누적되는 현상을 완화하여 매우 낮은 정밀도에서 정확도를 개선하는데 기여한다. 학습 기법인 BLast와 미분 가능하고 통합된 양자화 알고리즘 (DuQ)는 MobileNet-v3과 같은 최적화된 모바일향 네트워크를 최적화하기 위하여 제안되었다. 이 방법들을 통해 미미한 정확도 손실만으로 MobileNet-v3의 활성도 및 학습 가중치 모두를 4 비트 정밀도로 양자화하는데 성공하였다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Background and RelatedWork 4 Chapter 3. Weighted-entropy-based Quantization 15 3.1 Introduction 15 3.2 Motivation 17 3.3 Quantization based on Weighted Entropy 20 3.3.1 Weight Quantization 20 3.3.2 Activation Quantization 24 3.3.3 IntegratingWeight/Activation Quantization into the Training Algorithm 27 3.4 Experiment 28 3.4.1 Image Classification: AlexNet, GoogLeNet and ResNet-50/101 28 3.4.2 Object Detection: R-FCN with ResNet-50 35 3.4.3 Language Modeling: An LSTM 37 3.5 Conclusion 38 Chapter 4. Value-aware Quantization for Training and Inference of Neural Networks 40 4.1 Introduction 40 4.2 Motivation 41 4.3 Proposed Method 43 4.3.1 Quantized Back-Propagation 44 4.3.2 Back-Propagation of Full-Precision Loss 46 4.3.3 Potential of Further Reduction in Computation Cost 47 4.3.4 Local Sorting in Data Parallel Training 48 4.3.5 ReLU and Value-aware Quantization (RV-Quant) 49 4.3.6 Activation Annealing 50 4.3.7 Quantized Inference 50 4.4 Experiments 51 4.4.1 Training Results 52 4.4.2 Inference Results 59 4.4.3 LSTM Language Model 61 4.5 Conclusions 62 Chapter 5. Energy-efficient Neural Network Accelerator Based on Outlier-aware Low-precision Computation 63 5.1 Introduction 63 5.2 Proposed Architecture 65 5.2.1 Overall Structure 65 5.2.2 Dataflow 68 5.2.3 PE Cluster 72 5.2.4 Normal PE Group 72 5.2.5 Outlier PE Group and Cluster Output Tri-buffer 75 5.3 Evaluation Methodology 78 5.4 Experimental Results 80 5.5 Conclusion 90 Chapter 6. Precision Highway for Ultra Low-Precision Quantization 92 6.1 Introduction 92 6.2 Proposed Method 93 6.2.1 Precision Highway on Residual Network 94 6.2.2 Precision Highway on Recurrent Neural Network 96 6.2.3 Practical Issues with Precision Highway 98 6.3 Training 99 6.3.1 LinearWeight Quantization based on Laplace Distribution Model 99 6.3.2 Fine-tuning for Weight/Activation Quantization 100 6.4 Experiments 101 6.4.1 Experimental Setup 101 6.4.2 Analysis of Accumulated Quantization Error 101 6.4.3 Loss Surface Analysis of Quantized Model Training 103 6.4.4 Evaluating the Accuracy of Quantized Model 103 6.4.5 Hardware Cost Evaluation of Quantized Model 108 6.5 Conclusion 109 Chapter 7. Towards Sub-4-bit Quantization of Optimized Mobile Netowrks 114 7.1 Introduction 114 7.2 BLast Training 117 7.2.1 Notation 118 7.2.2 Observation 118 7.2.3 Activation Instability Metric 120 7.2.4 BLast Training 122 7.3 Differentiable and Unified Quantization 124 7.3.1 Rounding and Truncation Errors 124 7.3.2 Limitations of State-of-the-Art Methods 124 7.3.3 Proposed Method: DuQ 126 7.3.4 Handling Negative Values 128 7.4 Experiments 131 7.4.1 Accuracy on ImageNet Dataset 131 7.4.2 Discussion on Fused-BatchNorm 133 7.4.3 Ablation Study 134 7.5 Conclusion 137 Chapter 8 Conclusion 138 Bibliography 141 국문초록 154 Acknowledgements 157Docto

일반화 능력의 향상을 위한 깊은 신경망 양자화

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 전기·컴퓨터공학부,2020. 2. 성원용.최근 깊은 신경망(deep neural network, DNN)은 영상, 음성 인식 및 합성 등 다양한 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 대부분의 인공신경망은 많은 가중치(parameter) 수와 계산량을 요구하여 임베디드 시스템에서의 동작을 방해한다. 인공신경망은 낮은 정밀도에서도 잘 동작하는 인간의 신경세포를 모방하였기 떄문에 낮은 정밀도에서도 잘 동작할 가능성을 가지고 있다. 인공신경망의 양자화(quantization)는 이러한 특징을 이용한다. 일반적으로 깊은 신경망 고정소수점 양자화는 8-bit 이상의 단어길이에서 부동소수점과 유사한 성능을 얻을 수있지만, 그보다 낮은 1-, 2-bit에서는 성능이 떨어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구들은 불균형 양자화기나 적응적 양자화 등의 더 정밀한 인공신경망 양자화 방법을 사용하였다. 본 논문은 기존의 연구와 매우 다른 방법을 제시한다. 본 연구는 고정 소수점 네트워크의 일반화능력을 향상시키는데 초점을 맞추었으며, 이를 위해 재훈련(retraining) 알고리즘에 기반하여 양자화된 인공신경망의 성능을 분석한다. 성능 분석은 레이어별 민감도 측정(layer-wise sensitivity analysis)에 기반한다. 또한 양자화 모델의 넓이와 깊이에 따른 성능도 분석한다. 분석된 결과를 바탕으로 양자화 스텝 적응 훈련법(quantization step size adaptation)과 점진적 양자화 훈련 방법(gradual quantization)을 제안한다. 양자화된 신경망 훈련시 양자화 노이즈를 적당히 조정하여 손실 평면(loss surface)상에 평평한 미니마(minima)에 도달 할 수 있는 양자화 훈련 방법 또한 제안한다. HLHLp (high-low-high-low-precision)로 명명된 훈련 방법은 양자화 정밀도를 훈련중에 높게-낮게-높게-낮게 바꾸면서 훈련한다. 훈련률(learning rate)도 양자화 스텝 사이즈를 고려하여 유동적으로 바뀐다. 제안하는 훈련방법은 일반적인 방법으로 훈련된 양자화 모델에 비해 상당히 좋은 성능을 보였다. 또한 선훈련된 선생 모델로 학생 모델을 훈련하는 지식 증류(knowledge distillation, KD) 기술을 이용하여 양자화의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 특히 선생 모델을 선택하는 방법과 지식 증류의 하이퍼파라미터가 성능에 미치는 영향을 분석한다. 부동소수점 선생모델과 양자화 된 선생 모델을 사용하여 훈련 시킨 결과 선생 모델이 만들어내는 소프트맥스(softmax) 분포가 지식증류학습 결과에 크게 영향을 주는 것을 발견하였다. 소프트맥스 분포는 지식증류의 하이퍼파라미터들을 통해 조절될수 있으므로 지식증류 하이퍼파라미터들간의 연관관계 분석을 통해 높은 성능을 얻을 수 있었다. 또한 점진적으로 소프트 손실 함수 반영 비율을 훈련중에 줄여가는 점진적 소프트 손실 감소(gradual soft loss reducing)방법을 제안하였다. 뿐만 아니라 여러 양자화모델을 평균내어 높은 일반화 능력을 갖는 양자화 모델을 얻는 훈련 방법인 확률 양자화 가중치 평균(stochastic quantized weight averaging, SQWA) 훈련법을 제안한다. 제안하는 방법은 (1) 부동소수점 훈련, (2) 부동소수점 모델의 직접 양자화(direct quantization), (3) 재훈련(retraining)과정에서 진동 훈련율(cyclical learning rate)을 사용하여 휸련율이 진동내에서 가장 낮을 때 모델들을 저장, (4) 저장된 모델들을 평균, (5) 평균 된 모델을 낮은 훈련율로 재조정 하는 다중 단계 훈련법이다. 추가로 양자화 가중치 도메인에서 여러 양자화 모델들을 하나의 손실평면내에 동시에 나타낼 수 있는 심상(visualization) 방법을 제안한다. 제안하는 심상 방법을 통해 SQWA로 훈련된 양자화 모델은 손실평면의 가운데 부분에 있다는 것을 보였다.Deep neural networks (DNNs) achieve state-of-the-art performance for various applications such as image recognition and speech synthesis across different fields. However, their implementation in embedded systems is difficult owing to the large number of associated parameters and high computational costs. In general, DNNs operate well using low-precision parameters because they mimic the operation of human neurons; therefore, quantization of DNNs could further improve their operational performance. In many applications, word-length larger than 8 bits leads to DNN performance comparable to that of a full-precision model; however, shorter word-length such as those of 1 or 2 bits can result in significant performance degradation. To alleviate this problem, complex quantization methods implemented via asymmetric or adaptive quantizers have been employed in previous works. In contrast, in this study, we propose a different approach for quantization of DNNs. In particular, we focus on improving the generalization capability of quantized DNNs (QDNNs) instead of employing complex quantizers. To this end, first, we analyze the performance characteristics of quantized DNNs using a retraining algorithm; we employ layer-wise sensitivity analysis to investigate the quantization characteristics of each layer. In addition, we analyze the differences in QDNN performance for different quantized network sizes. Based on our analyses, two simple quantization training techniques, namely \textit{adaptive step size retraining} and \textit{gradual quantization} are proposed. Furthermore, a new training scheme for QDNNs is proposed, which is referred to as high-low-high-low-precision (HLHLp) training scheme, that allows the network to achieve flat minima on its loss surface with the aid of quantization noise. As the name suggests, the proposed training method employs high-low-high-low precision for network training in an alternating manner. Accordingly, the learning rate is also abruptly changed at each stage. Our obtained analysis results include that the proposed training technique leads to good performance improvement for QDNNs compared with previously reported fine tuning-based quantization schemes. Moreover, the knowledge distillation (KD) technique that utilizes a pre-trained teacher model for training a student network is exploited for the optimization of the QDNNs. We explore the effect of teacher network selection and investigate that of different hyperparameters on the quantization of DNNs using KD. In particular, we use several large floating-point and quantized models as teacher networks. Our experiments indicate that, for effective KD training, softmax distribution produced by a teacher network is more important than its performance. Furthermore, because softmax distribution of a teacher network can be controlled using KD hyperparameters, we analyze the interrelationship of each KD component for QDNN training. We show that even a small teacher model can achieve the same distillation performance as a larger teacher model. We also propose the gradual soft loss reducing (GSLR) technique for robust KD-based QDNN optimization, wherein the mixing ratio of hard and soft losses during training is controlled. In addition, we present a new QDNN optimization approach, namely \textit{stochastic quantized weight averaging} (SQWA), to design low-precision DNNs with good generalization capability using model averaging. The proposed approach includes (1) floating-point model training, (2) direct quantization of weights, (3) capture of multiple low-precision models during retraining with cyclical learning rate, (4) averaging of the captured models, and (5) re-quantization of the averaged model and its fine-tuning with low learning rate. Additionally, we present a loss-visualization technique for the quantized weight domain to elucidate the behavior of the proposed method. Our visualization results indicate that a QDNN optimized using our proposed approach is located near the center of the flat minimum on the loss surface.1.Introduction 1 1.1 Quantization of Deep Neural Networks 1 1.2 Generalization Capability of DNNs 3 1.3 Improved Generalization Capability of QDNNs 3 1.4 Outline of the Dissertation 5 2. Analysis of Fixedpoint Quantization of Deep Neural Networks 6 2.1 Introduction 6 2.2 Fixedpoint Performance Analysis of Deep Neural Networks 8 2.2.1 Model Design of Deep Neural Networks 8 2.2.2 Retrainbased Weight Quantization 10 2.2.3 Quantization Sensitivity Analysis 12 2.2.4 Empirical Analysis 13 2.3 Step Size Adaptation and Gradual Quantization for Retraining of DeepNeural Networks 22 2.3.1 Stepsize adaptation during retraining 22 2.3.2 Gradual quantization scheme 24 2.3.3 Experimental Results 24 2.4 Concluding remarks 30 3. HLHLp:Quantized Neural Networks Training for Reaching Flat Minimain Loss Surface 32 3.1 Introduction 32 3.2 Related Works 33 3.2.1 Quantization of Deep Neural Networks 33 3.2.2 Flat Minima in Loss Surfaces 34 3.3 Training QDNN for IMproved Generalization Capability 35 3.3.1 Analysis of Training with Quantized Weights 35 3.3.2 Highlowhighlowprecision Training 38 3.4 Experimental Results 40 3.4.1 Image Classification with CNNs 41 3.4.2 Language Modeling on PTB and WikiText2 44 3.4.3 Speech Recognition on WSJ Corpus 48 3.4.4 Discussion 49 3.5 Concluding Remarks 55 4 Knowledge Distillation for Optimization of Quantized Deep Neural Networks 56 4.1 Introduction 56 4.2 Quantized Deep Neural Netowrk Training Using Knowledge Distillation 57 4.2.1 Quantization of deep neural networks and knowledge distillation 58 4.2.2 Teacher model selection for KD 59 4.2.3 Discussion on hyperparameters of KD 62 4.3 Experimental Results 62 4.3.1 Experimental setup 62 4.3.2 Results on CIFAR10 and CIFAR100 64 4.3.3 Model size and temperature 66 4.3.4 Gradual Soft Loss Reducing 68 4.4 Concluding Remarks 68 5 SQWA: Stochastic Quantized Weight Averaging for Improving the Generalization Capability of LowPrecision Deep Neural Networks 70 5.1 Introduction 70 5.2 Related works 71 5.2.1 Quantization of deep neural networks for efficient implementations 71 5.2.2 Stochastic weight averaging and losssurface visualization 72 5.3 Quantization of DNN and loss surface visualization 73 5.3.1 Quantization of deep neural networks 73 5.3.2 Loss surface visualization for QDNNs 75 5.4 SQWA algorithm 76 5.5 Experimental results 80 5.5.1 CIFAR100 80 5.5.2 ImageNet 87 5.6 Concluding remarks 90 6 Conclusion 92 Abstract (In Korean) 110Docto