Résultats de dernière minute : Conversion des réseaux neuronaux en flux logiques pour l'informatique en périphérie
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Des chercheurs ont mis au point une méthode pour améliorer les performances des réseaux de neurones sur des CPU à ressources limitées en les transformant en arbres de décision et en flux logiques. Cette approche permet de réduire la latence jusqu'à 14,9 % sur un CPU RISC-V simulé, tout en préservant la précision des résultats. Le code est disponible pour un usage public à l'adresse suivante : https://github.com/TUDa-HWAI/NN2Logic.
Les Réseaux Neuraux Transformés en Flux Logiques pour Améliorer l'Efficacité de l'Edge Computing
Des recherches récentes révèlent une approche novatrice pour optimiser les réseaux neuraux pour des appareils edge à ressources limitées, utilisant principalement des unités centrales de traitement (CPU). En convertissant les réseaux neuraux en flux logiques, les chercheurs ont réussi à réduire significativement la latence tout en maintenant la précision.
L'étude propose une méthode où les réseaux neuraux sont transformés en arbres de décision équivalents. À partir de ces arbres de décision, les chemins avec des feuilles constantes sont compressés en flux logiques. Cela permet une exécution plus efficace sur les CPU.
Les résultats expérimentaux indiquent que cette approche peut réduire la latence de jusqu'à 14,9 % sur un CPU RISC-V simulé sans aucune dégradation de la précision. Le code de ce processus de transformation est disponible sur GitHub à l'adresse https://github.com/TUDa-HWAI/NN2Logic.
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📰 Source originale : https://arxiv.org/abs/2601.22151v1
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