PulseAugur
中
实时 11:42:16
English(EN) HiFi-LLP: High-Fidelity, Low-Cost Latency Predictors with Confidence for Robust HW-NAS

HiFi-LLP 预测器以置信度指标加速硬件感知神经架构搜索 · 跟踪 2 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了 HiFi-LLP，这是一种新颖的延迟预测器，旨在加速边缘设备上深度神经网络的硬件感知神经架构搜索 (HW-NAS)。该预测器利用图注意力网络并包含一个置信度指标，以提高准确性并减少对广泛硬件在环测试的需求。HiFi-LLP 在 LatBench 数据集上表现出比现有特定平台预测器更高的相关性和准确性。一个混合 NAS 框架利用 HiFi-LLP 的置信度分数选择性地使用硬件反馈，从而在保持具有竞争力的结果的同时显著加快搜索过程。 AI

影响 通过提高硬件感知优化技术的效率，加速了深度神经网络在边缘设备的部署。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了硬件感知神经架构搜索中延迟预测的新方法。

在 arXiv cs.LG 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →

HiFi-LLP 预测器以置信度指标加速硬件感知神经架构搜索 · 跟踪 2 个来源

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Shambhavi Balamuthu Sampath, Behzad Shomali, Nael Fasfous, Moritz Thoma, Judeson Anthony Fernando, Lukas Frickenstein, Pierpaolo Mori, Manoj Rohit Vemparala, Alexander Frickenstein, Walter Stechele ·

    HiFi-LLP: High-Fidelity, Low-Cost Latency Predictors with Confidence for Robust HW-NAS

    arXiv:2607.11746v1 Announce Type: new Abstract: With deep neural networks (DNNs) increasingly deployed on edge devices, hardware (HW)-aware optimization techniques--such as HW-aware compression and HW-aware neural architecture search (HW-NAS)--have become essential. These methods…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Walter Stechele ·

    HiFi-LLP：高保真、低成本、带置信度的延迟预测器，用于鲁棒的 HW-NAS

    With deep neural networks (DNNs) increasingly deployed on edge devices, hardware (HW)-aware optimization techniques--such as HW-aware compression and HW-aware neural architecture search (HW-NAS)--have become essential. These methods rely on real feedback from the target hardware …

相关实体

相关话题