技术论文题为“CFU游乐场:完整的开源框架的小机器学习(tinyML)加速度在fpga上,“从谷歌,普渡大学和哈佛大学。
文摘
“我们现在CFU操场,一个完整的开源框架,使快速迭代的设计机器学习(ML)加速器为嵌入式毫升系统。我们的工具链紧密集成了开源软件,RTL发电机,为合成和FPGA的工具,地方,路线。这个完整的开发框架给工程师访问探索定制定制体系结构和co-optimized嵌入式毫升。快速,deploy-profile-optimization反馈回路让毫升硬件和软件开发人员实现显著的相对较小的投资回报定制。使用CFU运动场的设计循环,我们表现出实质性的加速效果(55 - 75 x)和设计空间探索之间的CPU和加速器。”
找到这里的技术论文。2022年1月出版。
蒂姆•卡拉汉arXiv: 2201.01863 v1 Shvetank普拉卡什,约瑟夫•Bushagour科尔比班伯里,阿兰诉绿色,Pete Warden,蒂姆•Ansell Vijay Janapa Reddi。
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