标签:compute-in-memory加速器

平面:一个可编程的加速器Near-Memory数据重排
通过手臂2022年10月- 12 -评论:0

许多应用程序使用不规则和稀疏内存访问,不能利用现有缓存层次结构的高性能处理器。为了解决这个问题,数据布局(DLT)技术重新排列稀疏数据转变成一个密集的代表,提高位置和缓存的利用率。然而,之前的提议在这个空间无法提供一个设计与m (i)尺度…»阅读更多

强化神经网络数据在时间的地方
通过凯瑟琳德比郡- 7月16日,2020 -评论:0

人工神经网络有各种各样的商业应用,从面部识别到推荐引擎。Compute-in-memory加速器寻求改善这些网络的计算效率有助于克服冯诺依曼瓶颈。但是成功的人工神经网络也强调了他们的不足。他们只复制的一个小子集th……»阅读更多

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