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Hell’s Bells: A Neural Network Pipeline for Ternary Fast Matrix Multiplication Algorithms
출처:IACR ePrint (암호학)
AI 인사이트
개발자
- 1.신경망 기반 파이프라인으로 임의 크기 (n,m,k)의 빠른 행렬곱(FMM) 알고리즘을 자동 생성
- 2.계수를 {-1,0,1} 삼진값으로 제한하고 희소성·덧셈 최소화까지 동시 최적화
- 3.(n,m,k)=(2,2,k) 조합에서 기존 결과 대비 가산 복잡도 신기록, k가 커질수록 개선폭 확대
- 4.생성된 수천 개 FMM 스킴, 신경망 구현체, 히트맵 도구, 데이터셋을 모두 공개
왜 중요한가?
행렬곱 알고리즘 발굴은 전통적으로 수작업 탐색에 의존했는데, 신경망으로 삼진·희소 제약을 만족하는 실용적 FMM을 대량 생성·공개해 하드웨어 친화적 행렬곱 연구에 재사용 가능한 자원을 제공한다.
본문 미리보기
We present a neural network-based pipeline for efficiently generating fast matrix multiplication (FMM) algorithms of small but arbitrary dimensions $(n,m,k)$. Our neural network is general and tunable to output FMM schemes with specific properties, and in this paper we specifically target aspects that are useful and important in practical implementation, such as ternarity (coefficients in $\{-1, 0, 1\}$), sparseness and a low number of additions after optimization (addition reduction carried out
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#신경망#행렬곱알고리즘#AI알고리즘발견
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