hardware design | BriefGPT - AI 论文速递

关键词hardware design

搜索结果 - 26

HASS: 数据流 DNN 加速器的硬件感知稀疏性搜索
利用软硬件协同优化的方法，我们提出了一种针对数据流加速器的利用非结构化稀疏性的新方法，通过一系列模型，在现有的疏松设计中实现了从 1.3 倍到 4.2 倍的效率提升，特别是 MobileNetV3 的吞吐量可以优化到 4895 张图像每秒。
PDFa month ago
碳联网：可持续计算的生态系统
计算机可持续性问题及碳计算、可再生能源与硬件设计的相关研究。
PDFa month ago
可扩展有效的加法器和乘法器设计的算术树生成
通过强化学习技术优化算术单元的树状结构，加速计算效率、减小硬件尺寸，并在 128 位加法器和乘法器方面取得优化结果，同时展示在 7nm 技术中的可部署性。
PDF2 months ago
CreativEval: 评估基于 LLM 的硬件代码生成的创造力
利用 CreativeEval 框架评估大型语言模型在生成硬件设计方面的创造力，结果表明 GPT-3.5 是生成硬件设计中最具创造力的模型。
PDF3 months ago
NASH：硬件优化机器学习模型的神经架构搜索
机器学习算法在不断增加的应用中需要在高准确性、高吞吐量和低延迟之间实现更好的权衡。本论文介绍了一种名为 NASH 的新方法，将神经架构搜索应用于机器学习硬件中。通过使用 NASH，硬件设计可以同时达到更高的吞吐量、低延迟和更好的准确性性能。
PDF4 months ago
寻求者的困境：硬件木马检测的现实制定与基准
通过形式定义 “硬件木马（HT）检测” 的现实问题，本研究旨在推动硬件设计领域的安全研究。通过在图上扩展 Hide&Seek，采用 “追求者困境” 问题描述方法模拟更贴近真实世界的 HT 检测问题。使用这种理论问题形式，创建了一个混合有 H
PDF4 months ago
Hardware Phi-1.5B：一个大型语言模型编码硬件领域特定知识
本文介绍了 Hardware Phi 1.5B，一种专门为半导体行业硬件领域设计的创新大型语言模型，通过使用中等数据集进行预训练，该模型在硬件设计和验证任务中展现出改进的性能，为半导体行业的人工智能应用指明了一个有希望的发展方向。
PDF5 months ago
使用 LLM 设计硅脑：利用 ChatGPT 自动描述脉冲神经元网络
利用 ChatGPT4 进行自然语言驱动的硬件设计，生成适用于可编程脉冲神经阵列集成电路的可综合和功能性 Verilog 描述，并使用手工测试台验证，已提交通过 Tiny Tapeout 5 的开源 EDA 流程在 Skywater 130
PDF5 months ago
零 - shot 下注意力汇聚增强的大型语言模型的 RTL 代码生成
利用大型语言模型简化硬件设计中的代码生成过程，并探索其在资源受限的问题中的应用能力。
PDF6 months ago
ASC：深度神经网络自适应尺度特征图压缩
深度学习加速器的性能受到特征映射大小的限制，提出了一种自适应缩放特征映射压缩技术，通过利用特征映射的独特性质，采用独立通道索引和块状形状，以适应本地相关性，通过可切换的端点模式和自适应缩放插值来优化压缩，并且硬件设计最小化了面积成本，通过调
PDF7 months ago
VeriGen: Verilog 代码生成的大型语言模型
通过在 Verilog 数据集上微调现有的 Large Language Models（LLMs），我们探索了使用 LLMs 自动生成高质量的 Verilog 代码的能力。微调后的开源 CodeGen-16B 模型在功能正确性上优于最先进的
PDFa year ago
通过即时权重生成在 CNN 引擎中缓解内存瓶颈效应
本文介绍了一种名为 unzipFPGA 的 CNN 推断系统，它通过引入权重生成模块实现了芯片上的实时权重生成，为小容量内存限制的层提供了更好的支持；此外，还介绍了一种自动化硬件感知的方法，将权重生成机制与目标 CNN 设备进行搭配，从而实
PDFa year ago
NicePIM: 用于三维堆叠 DRAM 的处理内存 DNN 加速器的设计空间探索
本文提出了 NicePIM，一种针对 DRAM-PIM 加速器的硬件架构和 DNN 映射的高效优化方案，包括 PIM-Tuner、PIM-Mapper 和 Data-Scheduler 三个关键组件，实验结果表明，与基准方法相比，NiceP
PDFa year ago
ChipGPT：自然语言硬件设计有多远
本文旨在演示通过大型语言模型与自然语言交互实现高效逻辑设计的自动化设计环境，其中展示了一个基于大型语言模型的四阶段零代码逻辑设计框架，并证明相较于现有工作及单一大型语言模型，ChipGPT 提高了可编程性、可控性和设计优化空间。
PDFa year ago
会话式硬件设计的挑战与机遇
研究人员探讨了使用最新的 LLMS 技术来进行硬件设计所面临的挑战与机遇，并使用代表性基准套件对其进行了全面的测试和评估，最终实现了全球首个完全由人工智能编写的硬件描述语言。
PDFa year ago
INVICTUS: 基于协同学习和搜索优化布尔逻辑电路综合
研究提出了 INVICTUS，一个基于模型的离线强化学习（RL）解决方案，可自动生成一系列基于先前设计的训练数据集的逻辑化简启发式的序列，以用于芯片设计的逻辑合成。结果表明，与最先进的技术相比，INVICTUS 在合成电路的面积时延乘积（A
PDFa year ago
基于学习自动机的节能可解释 AI 硬件设计
本文研究了如何通过调整超参数，同时保持高学习效能，利用名称为 Tsetlin 的机器学习算法进行能源节约人工智能硬件设计的方法，并使用可达性和博弈理论分析来展示可解释性。研究提供了有关在这种新型人工智能硬件架构中涉及的节能和可解释性决策模型
PDFa year ago
面向 XR 应用的边缘 AI 硬件的基于内存的设计空间探索
本研究旨在探索面向元宇宙应用的低功耗边缘人工智能能力，通过对手势识别和眼部分割工作负载的研究，以量化和硬件特定瓶颈的影响，评估了不同的硬件设计和不同技术节点，并引入新型的非挥发性存储器技术，证明了能够在满足最低 IPS 的情况下实现能耗显著
PDF2 years ago
面向安全感知的电子设计自动化中的人工智能综述和展望
本文总结了当前硬件设计中人工智能和机器学习技术的应用现状以及挑战，针对电路设计存在的安全问题，提出了安全意识 CAD/EDA 的研究方向和需求。
PDF2 years ago
MMBEANNA: 用于神经网络加速的二进制能力架构
该研究提出并评估了一种用于神经网络加速的二进制启用体系结构（BEANNA），该体系结构采用 16x16 systolic array 矩阵乘法器和可同时处理浮点数和二进制乘加的处理单元。该体系结构可以在高精度浮点数和二进制网络层之间无缝切换
PDF3 years ago