cs.AR」カテゴリーアーカイブ

Statistical Hardware Design With Multi-model Active Learning

要約 現代社会に役立つ数多くの新しいアプリケーションの複雑さが増しているため、効 … 続きを読む

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Statistical Hardware Design With Multi-model Active Learning

要約 現代社会に役立つ数多くの新しいアプリケーションの複雑さが増しているため、効 … 続きを読む

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Fast offset corrected in-memory training

要約 抵抗性クロスバー アレイを使用したインメモリ コンピューティングは、深層学 … 続きを読む

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Advancing Direct Convolution using Convolution Slicing Optimization and ISA Extensions

要約 畳み込みは、機械学習モデルの推論のために実行する必要がある、最も計算集約的 … 続きを読む

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AccelTran: A Sparsity-Aware Accelerator for Dynamic Inference with Transformers

要約 自己注意ベースの変換モデルは、自然言語処理の分野で大きな成功を収めています … 続きを読む

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A Uniform Quantum Computing Model Based on Virtual Quantum Processors

要約 完全に実現された量子コンピュータは、コンピューティング能力を指数関数的に向 … 続きを読む

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VEGETA: Vertically-Integrated Extensions for Sparse/Dense GEMM Tile Acceleration on CPUs

要約 CPU でのディープラーニング (DL) アクセラレーションのサポートは、 … 続きを読む

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MP-Rec: Hardware-Software Co-Design to Enable Multi-Path Recommendation

要約 ディープ ラーニング レコメンデーション システムは、さまざまなテール レ … 続きを読む

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Virtualization of Tiny Embedded Systems with a robust real-time capable and extensible Stack Virtual Machine REXAVM supporting Material-integrated Intelligent Systems and Tiny Machine Learning

要約 過去数十年で、ユビキタス コンピューティング、エッジ コンピューティング、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG, cs.OS | Virtualization of Tiny Embedded Systems with a robust real-time capable and extensible Stack Virtual Machine REXAVM supporting Material-integrated Intelligent Systems and Tiny Machine Learning はコメントを受け付けていません

OpenHLS: High-Level Synthesis for Low-Latency Deep Neural Networks for Experimental Science

要約 高エネルギー物理学、材料科学、宇宙論など、多くの実験主導の科学分野では、高 … 続きを読む

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