本文介绍了一种用于二进制权重卷积神经网络的加速器，能够在 1.2V 下实现 1510 GOp/s 的运算，且在 0.6V 下消耗 895 μW 的功率。这个加速器比先前的最新技术在能量和面积效率方面都有很大的优势。

Jun, 2016

ShiftAddNet 是一种硬件启发式的深度神经网络，通过只使用位移和加权层替代传统的乘法运算来实现深度网络的显式参数化，从而获得与标准深度神经网络相当的表达能力和更加灵活的精度和效率之间的权衡，并且可以与量化和修剪等技术结合，实现在训练和推理中更加节能高效的性能。

Oct, 2020

该研究提出了一种名为量化卷积神经网络的模型，旨在通过量化卷积层中的滤波器核和全连接层中的权重矩阵，实现计算效率的提升和存储内存开销的降低，相对于非量化模型，该模型在 ILSVRC-12 基准测试中达到 4~6 倍的加速和 15~20 倍的压缩，仅有 1% 左右的分类准确率损失，并且甚至可以在移动设备上在一秒内精准分类照片。

Dec, 2015

该研究论文介绍了一种名为 HadaNets 的新型神经网络模型，可以在不占用太多内存和训练时间的情况下有效地训练和推理深度神经网络，同时具有优秀的模型压缩性能。

May, 2019

本文提出了一种基于表查找的 CNN 乘法运算替换方法，可以显著减少在嵌入式设备上进行推理时的能耗，并且适用于现有 CNN 操作机制，能够显著提高嵌入式系统中小型模型的资源利用和深度推理的延迟。

May, 2023

卷积神经网络（CNN）的能效和内存占用取决于权重量化策略和映射，通过启用丰富的混合量化方案，我们可以找到更有效利用硬件资源的映射，从而在精度、能耗和内存要求之间取得更好的平衡。通过扩展 Timeloop 工具，提出了一种高效的多目标优化算法，实证了该方法在两种 CNN 和两种加速器上的有效性，并证明了相对于未经精心优化的 CNN 实现，可以实现高达 37% 的能量节省，而无需降低精度。

Apr, 2024

本文提出了针对单张图像超分辨率问题的 AdderNet 神经网络，通过插入 shortcut 进行 identity mapping 增强和引入可学习能力的 power activation 进行细节调整，具有可比较的性能和可视化效果，同时能够使能耗减少约 2 倍。

Sep, 2020

该研究论文提出基于 Hadamard 方法的物体识别，以减少卷积层的能源消耗，在 MNIST 数据集上与卷积方法表现相似，而在 CIFAR10 数据集上由于数据复杂性和多通道性能下降，该方法可应用于其他计算机视觉任务，当卷积层的内核大小小于输入图像大小时。

Sep, 2022

通过使用二次幂量化和基于位移乘累加运算代替传统的乘累加运算，以及基于对数量化的新型剪枝方法，本文在基于 Zynq UltraScale + MPSoC ZCU104 SoC FPGA 的硬件神经网络加速器中实现了 Power-of-Two (PoT) 权重，实现了至少 $1.4x$ 的能效提升。

Sep, 2022

本文介绍了一种利用分层、分参数类型的自动量化过程来设计深度神经网络模型的方法，旨在使模型能够在芯片上进行高精度、纳秒级推理和完全自动化部署。这对于 CERN 大型强子对撞机中的事件选择过程至关重要，其中资源严格限制，需要一种纳秒级的推理和降低 50 倍的资源消耗。

Jun, 2020