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ICLR面向硬件加速器构建的数据驱动离线优化
本文提出了一种数据驱动的离线优化方法 PRIME 来设计适用于单个和多个应用的加速器，并通过学习保守、稳健的成本函数来优化设计，从而提高了性能，并大大减少了所需的总模拟时间。
PDF3 years ago
FLASH：具有硬件优化的快速神经架构搜索
FLASH 是一种快速的神经架构搜索方法，它在真实硬件平台上协同优化 DNN 的准确性和性能，并且该算法比现有最先进的方法具有超过四个数量级的加速，在嵌入式设备上，搜索时间不到 3 秒。
PDF3 years ago
重新思考神经网络结构与硬件加速器的共同设计
本研究系统研究了协同设计神经网络架构和硬件加速器的重要性和策略，发现不同的使用场景会导致非常不同的搜索结果，研究表明联合搜索方法在所有延迟目标上始终优于以前的面向平台的神经体系结构搜索、手动设计的模型和最先进的 EfficientNet，可
PDF3 years ago
DANCE: 可微加速器 / 网络共同探索
本文介绍了 DANCE，它是一种不同 iable 方法，用于硬件加速设计和网络架构设计的共同探索，与现有方法相比，其可以在更短的时间内实现更优秀的准确性和硬件成本度量。
PDF4 years ago
机器学习模型的稀疏和不规则张量计算的硬件加速：调查和洞见
本论文综述了利用稀疏度、大小缩减和张量量化压缩超参数化模型以提高 ML 模型效率的方法，并分析了在硬件加速器上加速处理的机会和挑战，其中包括加速器系统的增强模块以支持其高效计算、不同硬件设计和加速技术、可实现 DNN 的加速、结构化稀疏度如
PDF4 years ago
A$^3$: 神经网络中的加速注意力机制近似方法
本研究提出了 A3 机制，利用算法逼近和硬件专业化实现对于神经网络中注意力机制的加速，以达到多个数量级的能效提升和大幅度加速传统硬件的效果。
PDF4 years ago
InferLine: 面向严格延迟目标的 ML 预测流水线供应和管理
本文提出了 InferLine 系统，该系统由低频组合规划器和高频自动化调试器组成，能够根据查询到达流程的变化自动调整各个阶段的自动缩放到达目标的阈值，从而实现最小化成本或实现服务水平目标，有效解决了跨多个模型和硬件加速器的 ML 预测流程
PDF6 years ago
实用性的设计空间探索
HyperMapper 2.0 is a new methodology and software framework that handles multi-objective optimization, unknown feasibili
PDF6 years ago
移动计算机视觉卷积神经网络的延迟和吞吐量特征化
本文研究了用于移动计算机视觉系统的卷积神经网络性能特征，使用不同的硬件平台和软件框架以及本地和远程计算，并指出存在重要的延迟 - 吞吐量折衷，并阐述影响性能的几个因素。
PDF6 years ago
Ristretto：卷积神经网络的硬件取向近似
本文介绍了一个快速自动化的 CNN 近似框架 Ristretto，其可以将 CaffeNet 和 SqueezeNet 压缩到 8 位，以此实现硬件加速，从而减少运行时间和功耗。
PDF8 years ago
ICLR卷积神经网络的硬件逼近
本文提出 Ristretto，一种模型逼近框架，可以使用固定点算术和表示来压缩卷积和全连接层的权重和输出，并且可以通过微调将结果定制到具体的硬件设备，成功地将 CaffeNet 和 SqueezeNet 压缩到 8 位。
PDF8 years ago