field-programmable gate arrays | BriefGPT

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基于深度强化学习的 FPGA 分而治之布局
本文介绍了学习在可编程门阵列（FPGA）中放置逻辑块的问题和一种基于学习的方法，通过强化学习（RL）来最小化线长，同时提出了一种新颖的分解方法以解决在芯片上放置多个块时的大搜索空间问题。实证实验评估了学习和分解范式在 FPGA 放置任务中的
PDF3 months ago
仅需集合：基于 FPGA 的超快速喷注分类方法在 HL-LHC 中的应用
通过对基于机器学习的算法在可编程门阵列上进行准确的喷注风味分类的研究，展示了在输入规模和算法选择方面的延迟和资源消耗如何扩展，并提供了一种用于在 CERN LHC 的高亮度阶段进行标记的模型的初始设计。通过量化感知训练和高效硬件实现，我们展
PDF5 months ago
MM邻居来自地狱：针对多租户 FPGAs 上深度学习加速器的电压攻击
本文评估 DL 加速器在多租户 FPGA 场景下对基于电压的完整性攻击的安全性，并发现时序攻击并不能影响 DL 加速器的预测准确度，同时过时钟提速可以提高推断性能。
PDF4 years ago
Fermilab Booster 加速器控制实时人工智能研究
使用强化学习方法训练的神经网络精确调节 Fermilab Booster 加速器复合体的梯度磁铁电源，展示了使用代理机器学习模型模拟 Booster 环境进行训练的初步结果，并演示了如何将神经网络编译为可执行于现场可编程逻辑门阵列的部署能力
PDF4 years ago
MMLeFlow：灵活的 FPGA 张量流深度神经网络高层合成
本文介绍一种基于 Tensorflow 的开源工具流，可以将数值计算模型映射到可合成硬件，从而生成深度神经网络。这种工具流使用户可以用很少的 Python 代码生成计算深度神经网络。
PDF6 years ago