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Implementation of MNIST classification CNN with zero-skipping

Zero-skipping을 적용한 MNIST 분류 CNN 구현

  • Han, Seong-hyeon (Dept. of Computer Engineering, Seokyeong University) ;
  • Jung, Jun-mo (Dept. of Electronic Engineering, Seokyeong University)
  • Received : 2018.12.11
  • Accepted : 2018.12.17
  • Published : 2018.12.31

Abstract

In this paper, MNIST classification CNN with zero skipping is implemented. Activation of CNN results in 30% to 40% zero. Since 0 does not affect the MAC operation, skipping 0 through a branch can improve performance. However, at the convolution layer, skipping over a branch causes a performance degradation. Accordingly, in the convolution layer, an operation is skipped by giving a NOP that does not affect the operation. Fully connected layer is skipped through the branch. We have seen performance improvements of about 1.5 times that of existing CNN.

본 논문에서는 zero-skipping을 적용한 MNIST 분류 CNN을 구현했다. CNN의 activation에서 0이 30~40% 나오고, 0은 MAC 연산에 영향을 끼치지 않기 때문에 0을 branch를 통해 skip하게 되면 성능 향상을 시킬 수 있다. 그러나 컨볼루션 레이어에서는 branch를 통해 skip하게 되면 성능 하락이 발생한다. 그에 따라 컨볼루션 레이어에서는 연산의 영향을 미치지 않는 NOP을 주어 연산을 skip하고 풀리 커넥티드 레이어에서는 branch를 통해 skip했다. 기존의 CNN보다 약 1.5배의 성능 향상을 확인했다.

Keywords

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Fig. 1. GPU Architecture. 그림 1. GPU 아키텍처

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Fig. 3. Thread allocation of the fully connected layer. 그림 3. 풀리 커넥티드 레이어의 스레드 할당

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Fig. 2. Thread allocation of the convolution layer. 그림 2. 컨볼루션 레이어의 스레드 할당

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Fig. 3. Branch divergence in the convolution layer. 그림 3. 컨볼루션 레이어에서의 branch divergence

Table 1. MNIST CNN architecture. 표 1. MNIST 분류 CNN 아키텍처

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Table 2. Processing time of conventional CNN, zero-skipping CNN. 표 2. 기존의 CNN, zero-skipping CNN의 연산 시간 비교

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Table 3. Processing time comparison. 표 3. 연산 시간 비교

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Acknowledgement

Supported by : Seokyeong University

References

  1. Kwanho Lee, "A Design of a SIMT architecutre based GP-GPU for parallel acceleration of algorithms," Master thesis, Seokyeong University, 2017.
  2. SeongHyun Han, Kwang-Yeob Lee "GPGPU performance enhancement through master scheduler design with priority," 2018 IKEEE Summer Conference. 2018.
  3. Albericio, Jorge, et al. "Cnvlutin: Ineffectualneuron-free deep neural network computing," ACM SIGARCH Computer Architecture News. Vol. 44. No. 3. IEEE Press, 2016.
  4. Sang-il Lee, Jun-Mo Jung, Kwang-Yeob Lee, "Implementation of Numerical CNN using GPGPU," 2017 IKEEE Summer Conference, 2017.