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DL边缘推断工具与技术综述
通过技术文件链接- 2023年2月16日-意见:0

密苏里大学和德克萨斯理工大学的研究人员在《IEEE学报》上发表了一篇题为“资源受限边缘设备上深度学习推理的高效加速:综述”的新技术论文。摘要:深度神经网络(DNNs)或深度学习(DL)的成功集成已经在许多领域取得了突破。然而，部署这些…»阅读更多

用于鲁棒和数据高效的深度监督学习的多专家对抗正则化
通过三星- 2022年11月16日-评论:0

深度神经网络(DNNs)在训练数据丰富且分布与测试数据相同的情况下可以达到较高的精度。在实际应用中，数据不足常常是一个问题。对于分类任务，训练集中缺乏足够的标记图像往往会导致过拟合。另一个问题是训练和测试域之间的不匹配，这导致…»阅读更多

使用硅光子学来减少边缘设备上的延迟
通过技术文件链接- 2022年10月26日-评论:0

麻省理工学院和诺基亚公司的研究人员发表了一篇名为“互联网边缘的离域光子深度学习”的新技术论文。“每次你想运行一个神经网络，你都必须运行程序，而你运行程序的速度取决于你从内存中输入程序的速度。我们的管道是巨大的-它对应于发送一个完整的特征-愣…»阅读更多

算法HW框架，最大限度地降低精度退化，数据移动和DNN加速器的能源消耗(佐治亚理工学院)
通过技术文件链接- 2022年8月31日-评论:0

这篇题为“克服混合信号DNN加速器缺陷的算法-硬件协同设计框架”的新研究论文由佐治亚理工学院的研究人员发表。根据论文的摘要，“近年来，基于内存处理(PIM)的混合信号设计已被提出作为具有超高吞吐量的能源和面积高效解决方案来加速DNN通信……»阅读更多

解决物质波光刻反问题的ML体系结构:LACENET
通过技术文件链接- 2022年8月29日-评论:0

最近，卑尔根大学(挪威)的研究人员发表了一篇题为“通过机器学习生成物质波光刻的逼真掩模”的技术论文。摘要:“快速生产具有纳米分辨率的大面积图案对于现有的半导体行业以及实现下一代量子器件的工业规模生产至关重要。Metasta……»阅读更多

DNN- opt，一种基于深度神经网络(DNN)的模拟尺寸黑盒优化框架
通过技术文件链接- 2022年8月19日-评论:0

这篇题为“DNN-Opt:使用深度神经网络的RL启发的模拟电路尺寸优化”的技术论文由德克萨斯大学奥斯汀分校、英特尔公司和格拉斯哥大学的研究人员共同撰写。该论文是2021年DAC会议的最佳论文候选人。“在本文中，我们提出了DNN- opt，一种新的基于深度神经网络(DNN)的模拟sizi黑盒优化框架。»阅读更多

Gemmini:开源、全栈DNN加速器生成器(DAC最佳论文)
通过技术文件链接- 2022年8月19日-评论:0

这篇题为“Gemmini:通过全堆栈集成实现系统深度学习架构评估”的技术论文由加州大学伯克利分校的研究人员和麻省理工学院的合著者联合发表。该研究由DARPA部分资助，并获得了DAC 2021年最佳论文奖。论文介绍了Gemmini，“一种用于DNN工作负载的开源、全堆栈DNN加速器生成器，使端到端…»阅读更多

用于扩展现实的边缘ai硬件
通过技术文件链接- 2022年7月20日-意见:0

新的技术论文题为“面向内存的设计-面向XR应用的边缘ai硬件空间探索”，来自印度理工学院德里和现实实验室研究中心的研究人员。“低功耗边缘ai功能对于设备上扩展现实(XR)应用程序来说是必不可少的，以支持元宇宙的愿景。在本工作中，我们研究了两个具有代表性的XR w。»阅读更多

在能量收集设备上配置DNN模型的软硬件协同设计
通过技术文件链接- 2022年7月20日-意见:0

德州大学圣安东尼奥分校、康涅狄格大学和里海大学的研究人员发表了题为“EVE:低功耗能量收集系统的环境自适应神经网络模型”的新技术论文。根据摘要:“本文提出了EVE，一种自动机器学习(autoML)共同探索框架，用于为……搜索具有共享权重的所需多模型。»阅读更多

具有计算意识和通信意识的新型H2H映射算法
通过技术文件链接- 2022年5月6日-意见:0

佐治亚理工大学匹兹堡分校的新研究论文“H2H:具有计算和通信意识的异构模型到异构系统映射”。摘要:“现实世界问题的复杂性要求机器学习(ML)模型和硬件系统都具有异质性。机器学习模型的异质性来自于多传感器感知和多任务学习。»阅读更多

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