isca2017_papers筆記： Stream-Dataflow Acceleration
摘要 對低功耗數據處理硬件的需求不可阻擋地繼續上升。現有的可編程和「通用」解決方案（例如，SIMD，GPGPU）是不夠的，這一點從機器學習，計算機視覺和大數據等重要領域的(應用程序和領域特定加速器)的(數量級改進和行業採用)中可以看出。在這兩個極端:效率和普遍性之間的鮮明的權衡提出了一個棘手的問題：如果沒有特定於領域的硬件解決方案，特定領域硬件的效率如何實現？ 在這項工作（在這個問題中），我們依賴
相關文章
- 1. isca2017_papers筆記： Stream-Dataflow Acceleration
- 2. 論文筆記—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration
- 3. 《FPGM：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》論文筆記
- 4. 論文筆記：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration
- 5. 論文筆記|PID Controller-Based Stochastic Optimization Acceleration for Deep Neural Networks（一）
- 6. x86_64 emulation currently requires hardware acceleration
- 7. GPU Acceleration on Apache Spark™
- 8. Model Compression and Acceleration Overview
- 9. ERROR: x86 emulation currently requires hardware acceleration!
- 10. 【論文閱讀筆記】---《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • ADO 添加記錄 - ADO 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Docker容器實戰(六) - 容器的隔離與限制
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. isca2017_papers筆記： Stream-Dataflow Acceleration
- 2. 論文筆記—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration
- 3. 《FPGM：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》論文筆記
- 4. 論文筆記：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration
- 5. 論文筆記|PID Controller-Based Stochastic Optimization Acceleration for Deep Neural Networks（一）
- 6. x86_64 emulation currently requires hardware acceleration
- 7. GPU Acceleration on Apache Spark™
- 8. Model Compression and Acceleration Overview
- 9. ERROR: x86 emulation currently requires hardware acceleration!
- 10. 【論文閱讀筆記】---《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》