技术论文题为“Chiplet-based AI系统和设计技术开加速器与机器学习”是奥本大学的研究人员发表的。
文摘:
“先进的包装技术的可用性和有吸引力的特性,chiplet-based架构芯片设计者们中间产生了影响。大型设计空间和缺乏系统和包级合作设计方法使设计者很难创建优化设计选择。在这个研究中,考虑到巨大的先进包装技术的设计空间,资源分配,和chiplet安置,我们设计一个优化,寻找权力最大化的设计选择,性能和面积(PPA)和chiplet-based AI加速器的成本最小化。灵感来自于贝叶斯方法黑盒功能优化,优化器引导搜索空间向全局最大值而不是随机遍历搜索空间。我们从搜索空间分析合成数据集和训练一个毫升模型预测的目标价值成本函数定义在optimizer-suggested点。优化器定位指定的搜索空间的优化设计选择(≥1 m数据点)用最小的迭代(≤200次迭代)和琐碎的运行时。”
找到这里的技术论文。发表:2023年6月。
Mishty Kaniz, Mehdi萨迪。“Chiplet-based AI系统和设计技术开加速器与机器学习。“在五大湖研讨会于2023年VLSI学报》上,697 - 702页。2023年。
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