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该研究档案提供了对过去问题发表的所有研究文章的访问。

2021年6月


从ACM的通信

SIMBA:使用基于小杉的架构进行深度学习推断

SIMBA.

这项工作调查和量化使用多芯片模块的成本和益处,为深度学习推断,具有大计算和片上存储要求的应用域。


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传感器分类与增强赛树

传感器分类与增强赛树

我们展示了一种新颖的编码形式,种族逻辑的潜力,其中信息被表示为信号到达的延迟。


从ACM的通信

技术视角:种族逻辑呈现了一种新颖的编码形式

“通过Georgios TzimPragos将”传统传感器分类,“。,通过重新思考数字/模拟边界,为摩尔定律计算提出了令人惊讶的,新颖,创造性的方法。


从ACM的通信

技术透视:深度学习推论的尖峰原型系统

“Simba,”由Yakun Sophia Shao,。,呈现可扩展的深度学习加速器架构,可以解决从芯片集成技术范围的问题,以对深神经网络的工作负载分区和不均匀的延迟效应......

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