Kolmogorov-Arnoldネットワークのハードウェア指向推論計算量
arXiv cs.LG / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、Kolmogorov-Arnoldネットワーク（KANs）に対するハードウェア指向の推論計算量に焦点を当て、FLOPベースのGPU指標では、レイテンシおよび電力制約下での実際のデプロイ状況を捉えられないと主張している。
- プラットフォームに依存しない複雑度の指標として、実数乗算（RM）、ビット演算（BOP）、および加算／ビットシフトの回数（NABS）を提案し、完全なハードウェア設計や合成を行わずに、初期のアーキテクチャ上の意思決定を可能にする。
- 分析は、Bスプライン、GRBF、チェビシェフ、およびフーリエKANなど、複数のKANバリアントに拡張し、推定されるハードウェアコストを比較する。
- ネットワーク構造から直接指標を導出することで、本研究は、ハードウェアアクセラレータ環境におけるKANと他のニューラルネットワーク・アーキテクチャとの、より公正なクロスプラットフォーム比較を支援することを目指している。
