研究人员开发了SNAC-Pack,这是一个开源框架,旨在自动化神经架构的协同设计及其在FPGA上的部署。该软件包采用多目标全局搜索策略,并结合硬件代理模型来估算资源使用和延迟,从而在搜索过程中避免昂贵的综合。SNAC-Pack已被证明在发现用于大型强子对撞机中的喷流分类和超导量子比特读出等任务的紧凑型架构方面非常有效,显著缩短了设计探索时间,同时保持或提高了性能。 AI
影响 自动化和加速专用硬件的AI模型设计,可能实现FPGA上更高效的AI部署。
排序理由 发布了一个用于神经架构搜索的开源框架,并进行了硬件特定优化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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