将浮点8解决AI /毫升开销?

通过凯伦·海曼2023年1月- 12 -评论:2

而追求媒体关于图灵Test-busting ChatGPT的结果,工程师们正在关注硬件运行大型语言模型和其他的挑战深度学习网络。毫升的穿孔列表是如何运行模型更有效地使用更少的力量,尤其是在关键应用程序像无人驾驶车辆延迟成为了生死的问题。人工智能已经……»阅读更多

提高芯片的效率、可靠性和适应性

通过埃德·斯珀林- 08年12月,2022 -评论:0

弗劳恩霍夫研究所主任彼得•施耐德集成电路的自适应系统的工程部门,坐下来与半导体工程谈论新的模型和方法,以确保系统的完整性和响应能力,以及如何可以在一个给定的功率分配和在不同的速度。以下是摘录的谈话。SE: y……»阅读更多

蒸馏四个DAC主题演讲的本质

通过布莱恩•贝利- 7月28日,2022 -评论:0

芯片设计和验证正面临越来越多的挑战。将如何解决,特别是他们的机器学习EDA行业是一个主要的问题,这是一个共同的主题在四个主题演讲者在本月的设计自动化会议。DAC返回为一个生活事件,今年的主题演讲涉及系统的领导人comp……»阅读更多

获得更好的边缘从Acceleration-Aware毫升模型设计性能和效率

通过弗拉德布罗斯特- 04年11月2021 -评论:0

机器学习技术的出现极大地受益于使用加速技术如gpu, tpu和fpga。的确,没有加速度的使用技术,机器学习很可能会一直在学术界和没有影响,在今天我们的世界。显然,机器学习已经成为一个重要工具解决……»阅读更多

标签:人工智能模型

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