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可训练的固定点量化用于在 FPGA 上加速深度学习
通过 QFX 可在 FPGA 上实现固定点量化,提高模型在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上的准确度和性能。
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5 months ago
在 ARM 设备上快速推理树集合
本文研究基于 ARM CPU 的机器学习模型评价问题,并发现使用固定点量化方法可以在几乎所有情况下提高速度,同时对模型预测性能影响可以忽略不计。
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a year ago
可重构计算中的比特串矩阵乘法优化
本文介绍了一种基于 FPGAs 的向量化位串行矩阵乘法叠加器,通过使用更好地利用 6-LUT 的算术结构,可以将该矩阵乘法的性能提高到 15.4 个二进制 TOPS。
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6 years ago
准确、无乘法的深度神经网络的硬件 - 软件协同设计
通过动态定点数编程,将深度神经网络(DNNs)从浮点数向量转换为 8 位定点数,从而实现低功耗和能耗,并增加分类准确性。
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7 years ago
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