PulseAugur
实时 08:33:55
English(EN) A Survey on Design Methodologies for Accelerating Deep Learning on Heterogeneous Architectures

综述详述了异构架构上加速深度学习的方法

本文全面综述了旨在加速异构架构上深度学习的方法和工具。内容涵盖软硬件协同设计、自动化综合、领域特定编译器和设计空间探索。该综述旨在为快速发展的深度学习加速器领域提供广阔的视角,并强调技术挑战和未来研究方向。 AI

影响 为优化AI模型在多样化硬件上的性能提供了结构化的概述。

排序理由 该条目是一篇发表在arXiv上的综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.AI 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

综述详述了异构架构上加速深度学习的方法

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Serena Curzel, Fabrizio Ferrandi, Leandro Fiorin, Daniele Ielmini, Cristina Silvano, Francesco Conti, Luca Bompani, Luca Benini, Enrico Calore, Sebastiano Fabio Schifano, Cristian Zambelli, Maurizio Palesi, Giuseppe Ascia, Enrico Russo, Valeria Cardellin… ·

    A Survey on Design Methodologies for Accelerating Deep Learning on Heterogeneous Architectures

    arXiv:2311.17815v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Given their increasing size and complexity, the need for efficient execution of deep neural networks has become increasingly pressing in the design of heterogeneous High-Performance Computing (HPC) and edge platforms, lead…