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Vau da muntanialas: RNN 推断的能效多芯片可扩展加速
利用 Muntaniala 架构为 LSTM 推理提供 RNN 加速器，实现了 3.25$TOP/s/W$ 的芯片测量能效和 30.53$GOP/s$ 的性能。
PDF2 years ago
GRIP: 图神经网络加速器架构
GRIP 是一个用于低延迟推断的图神经网络加速器体系结构，它将 GNN 推断分为一组固定的边界和顶点中心执行阶段。它使用高性能矩阵乘法引擎以及专用的权重存储器来提高重用性，并通过多个并行预取和约简引擎来缓解存储器访问的不规则性。它支持几个
PDF4 years ago
SparseTrain: 利用数据流量稀疏性来实现高效的卷积神经网络训练
本文提出了 SparseTrain 来加速卷积神经网络的训练，该方法通过完全利用稀疏性，主要包括三个方面的创新：激活梯度剪枝算法、稀疏训练数据流和加速器架构。评估结果表明，与原始训练流程相比，SparseTrain 平均可实现约 2.7 倍
PDF4 years ago
SpArch: 稀疏矩阵乘法的高效架构
本文提出了一种有效的稀疏矩阵乘法加速架构 SpArch，它联合优化了输入和输出矩阵的数据局部性。通过设计高度并行化的基于流的合并器和一种压缩矩阵表示，该架构使总 DRAM 访问次数减少了 2.8x，平均速度提高了 4x - 1285x，节约
PDF4 years ago
DLAU：一种在 FPGA 上可扩展的深度学习加速器单元
本文提出了一种可扩展的加速器体系结构 DLAU，通过在 FPGA 上实现，使用三个流水线处理单元来提高吞吐量并利用瓦片技术探索深度学习应用程序的局部性来提高性能和维护低功耗，实验结果表明 DLAU 加速器与 Intel Core2 处理器相
PDF8 years ago