超大型HW神经结构优化搜索(谷歌)


新技术论文题为“超大型硬件优化的神经结构搜索”由研究人员发表在谷歌,苹果和Waymo。“介绍第一个超大型硬件优化的神经结构搜索(H2O-NAS)自动设计准确和高性能机器学习模型根据底层硬件体系结构。H2O-NAS包括三个……»阅读更多

RM有效地处理大型数据集在底层内存池,分解在CXL(韩科院)


技术论文题为“失败宽容与持久记忆训练崩溃CXL”发表(预印本)韩科院的研究人员和Panmnesia。“TRAININGCXL推荐可以有效地处理大规模数据集分解内存池的同时使培训开销较低的容错,”州。发现这里的技术论文。或者在这里(IEE…»阅读更多

脆弱的神经网络部署为黑匣子在加速HW通过电磁方面渠道


这个技术论文题为“一个能听到神经网络的形状吗?通过磁:窥探GPU侧槽”由哥伦比亚大学(Columbia University)研究人员提出,Adobe研究和多伦多大学在2022年8月31日USENIX安全研讨会。文摘:“神经网络应用程序已经成为受欢迎的企业和个人设置。网络解决方案调整……»阅读更多

提高能源效率的技术培训/推论NLP应用程序,包括电力限制能源利用和调度


这种新技术论文题为“伟大的力量,伟大的责任:建议减少能源培训语言模型”来自麻省理工学院和东北大学的研究人员。文摘:“当前自然语言处理模型的能源需求继续快速增长,不可持续的步伐。近期作品强调这个问题的结论,现在迫切需要……»阅读更多

使用gpu加速DFIT分析


新加坡国立大学的研究人员和一个独立的研究人员提出了一个新的技术论文题为“FlowMatrix: GPU-Assisted信息流分析通过依赖于表示“在USENIX安全研讨会于2022年8月在波士顿。文摘:“动态信息流追踪(DIFT)形式广泛的安全和隐私的基础分析。…»阅读更多

缩放,先进的包装,或两者兼而有之


芯片制造商正面临越来越多的挑战和权衡前缘,在收缩过程已经过高,成本上升。虽然在理论上是可能的大规模数字逻辑10埃(1纳米)下面,平面SoC的可能性正在开发节点似乎越来越不可能。这不是令人震惊的听到这类行业公关……»阅读更多

克服信号、功率和热挑战实现GDDR6接口


图形处理单元(gpu)和图形双倍数据速率(GDDR)内存接口是必不可少的显卡,游戏机,高性能计算(HPC)和机器学习应用程序。这些接口使数据传输速度超过每秒665 gb,今天将继续支持每秒超过1 tb(真沸点)下一代GDDR接口。信号integ……»阅读更多

不同的频率缩放水平对记忆的影响关于移动MPSoC总功耗


新技术论文题为“CPU-GPU-Memory dvf为低功耗MPSoC在移动网络物理系统”从埃塞克斯大学的研究人员,小吃技术和南安普顿大学。抽象的“最先进的智能手机等移动cyber-physical系统都配备了多处理器systems-on-chip (MPSoCs)变体的计算能力迎合性能r……»阅读更多

重新定位为一个集成电路市场的变化


Sailesh Chittipeddi,执行副总裁瑞萨,坐下来与半导体工程讨论末端市场的变化是如何改变对技术的需求。以下是摘录的谈话。SE:瑞萨已经获得了大量的公司在过去的几年中。我们的目标是什么?Chittipeddi:很简单的目标是创建一个行业领先的解决方案……»阅读更多

为在设计流程的早期测试做准备


直到最近,半导体设计、验证和测试单独的域。这些领域已经开始合并,由需求增加可靠性,缩短市场窗口,和日益复杂的芯片架构。在过去,产品设计从功能的角度来看,和设计师并不在意产品的物理实现……»阅读更多

←旧的文章
Baidu