使用HLS优化功率和性能。
将机器学习推向边缘对功率和性能有关键要求。使用现成的解决方案是不切实际的。在本文中，了解如何创建新的高效功耗/内存硬件架构，以满足下一代机器学习硬件的边缘需求。
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异质集成的好处是众所周知的，但是实现它并不容易。
127家创业公司融资26亿美元;数据中心连接、量子计算和电池吸引了大量资金。
在不同的设计、不同的用例中，热不匹配会影响从加速老化到翘曲和系统故障的一切。
利用等离子体模拟来减少晶圆制造过程中的变异和缺陷
新的存储方法和CMOS扩展的挑战指向半导体设计的根本变化和潜在的巨大改进。
内存层次结构中的变化是稳定的，但是访问内存的方式和位置会产生很大的影响。
113家创业公司融资35亿美元;电池、人工智能和新架构位居榜首。
要大幅降低机器学习所消耗的能量，需要的不仅仅是优化，还需要一些根本性的反思。
当热问题成为一个系统问题时，需要尽早解决方案。
为什么需要，什么时候需要，需要什么工具和技术。
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