residue number system | BriefGPT

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光子学加速深度神经网络训练：基于残余数系统的设计
Mirage 是一种基于残留数系统（RNS）的光子深度神经网络（DNN）训练加速器，通过将 RNS 和光子学相结合，提供高能效、高精度且能够成功训练与 FP32 训练相媲美的 DNNs，相比系统阵列，平均可实现超过 23.8 倍的更快训练速
PDF7 months ago
精密且容错的模拟神经网络蓝图
通过使用残余数系统（RNS），我们研究表明，利用 RNS 基于方法的模拟加速器在只使用 6 位精度的数据转换器的情况下，可以实现优于 FP32 精度的 99% 以上的先进 DNN 推断，而传统的模拟核在相同的 DNN 中需要超过 8 位的精
PDF10 months ago
利用残留数系统设计高精度模拟深度神经网络加速器
本文介绍了一种利用余数系统 (RNS) 来组成高精度操作的方法，从而在安宁卡尔作为高精度数模转换器 (A/D 转换) 的系统中实现了高准确性和良好的能量效率，并且使用 RNS 的误差容错能力可以实现具有容错性的模拟加速器，并且相较于常规定点
PDFa year ago
ECCV基于高效剩余数系统的 Winograd 卷积
本论文将 Winograd 算法扩展到残余数字系统 (RNS)，使用 Winograd 变换和低成本 (如 8 位) 算术，在不降低网络预测精度的情况下，准确地计算大量的滤波器和激活区块上的最小复杂度卷积，减少算术复杂度高达 7.03 倍，
PDF4 years ago