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hardware architecture
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新的神经符号化框架提高了硬件验证效率
两篇新研究论文介绍了一种用于加速硬件验证的新型神经符号化框架。第一篇，NeuroAssertion，使用 LLM 和形式化方法来生成更全面、更可靠的 RTL 断言，与传统方法相比，断言数量和变异覆盖率提高了一倍。第二篇，NeuroAbs，采用 LLM 辅助分析和可满足性模理论 (SMT) 来创建 RTL 设计的抽象，通过反例引导的细化显著提高了属性检查的效率。
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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。