cs.AR」カテゴリーアーカイブ

StoX-Net: Stochastic Processing of Partial Sums for Efficient In-Memory Computing DNN Accelerators

要約 クロスバーベースのインメモリ コンピューティング (IMC) は、ディープ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.ET | StoX-Net: Stochastic Processing of Partial Sums for Efficient In-Memory Computing DNN Accelerators はコメントを受け付けていません

Multi-Dimensional Reconfigurable, Physically Composable Hybrid Diffractive Optical Neural Network

要約 超並列高効率コンピューティングのために自由空間光波伝播を利用する回折光ニュ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, physics.optics | Multi-Dimensional Reconfigurable, Physically Composable Hybrid Diffractive Optical Neural Network はコメントを受け付けていません

LayerDAG: A Layerwise Autoregressive Diffusion Model for Directed Acyclic Graph Generation

要約 有向非巡回グラフ (DAG) は、コンピューティング システムのハードウェ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG | LayerDAG: A Layerwise Autoregressive Diffusion Model for Directed Acyclic Graph Generation はコメントを受け付けていません

Pushing the Performance Envelope of DNN-based Recommendation Systems Inference on GPUs

要約 パーソナライズされたレコメンデーションは、インターネット上のユビキタスなア … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.DB, cs.IR, cs.LG, cs.PF, cs.SE | Pushing the Performance Envelope of DNN-based Recommendation Systems Inference on GPUs はコメントを受け付けていません

PyGim: An Efficient Graph Neural Network Library for Real Processing-In-Memory Architectures

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造データを分析す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG, cs.PF | PyGim: An Efficient Graph Neural Network Library for Real Processing-In-Memory Architectures はコメントを受け付けていません

DPD-NeuralEngine: A 22-nm 6.6-TOPS/W/mm$^2$ Recurrent Neural Network Accelerator for Wideband Power Amplifier Digital Pre-Distortion

要約 最新の通信システムではディープ ニューラル ネットワーク (DNN) ベー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.CV | DPD-NeuralEngine: A 22-nm 6.6-TOPS/W/mm$^2$ Recurrent Neural Network Accelerator for Wideband Power Amplifier Digital Pre-Distortion はコメントを受け付けていません

Reducing the Barriers to Entry for Foundation Model Training

要約 世界では最近、機械学習および人工知能アプリケーションに対する需要が前例のな … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.ET, cs.LG | Reducing the Barriers to Entry for Foundation Model Training はコメントを受け付けていません

Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments

要約 複雑な環境を航行するには、無人航空機(UAV)や自律システムがリアルタイム … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T40, 93B52, C.4, cs.AI, cs.AR, cs.CE, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments はコメントを受け付けていません

Low-Energy On-Device Personalization for MCUs

要約 マイクロコントローラー ユニット (MCU) は、コストとエネルギー消費が … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG | Low-Energy On-Device Personalization for MCUs はコメントを受け付けていません

Accelerating PoT Quantization on Edge Devices

要約 2 のべき乗 (PoT) 量子化などの不均一な量子化は、均一な量子化よりも … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG | Accelerating PoT Quantization on Edge Devices はコメントを受け付けていません