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Von Neumann bottleneck
Von Neumann bottleneck
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新方法估算 BrainScaleS 神经形态系统中突触丢失
研究人员开发了一种新方法，用于在将神经网络模型映射到 BrainScaleS 晶圆级神经形态系统时估算突触丢失。该系统旨在通过集成内存和计算来提高计算神经科学模拟和人工智能处理的速度和能效。所开发的方法可以通过预测基于网络密度和硬件连接架构的突触丢失，来帮助优化网络映射、作为映射软件的基准，并辅助新硬件的设计。
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新工具包优化RRAM交叉阵列上的神经网络推理
研究人员开发了CIM-Explorer，一个旨在优化二元和三元神经网络（BNN和TNN）在阻变随机存取存储器（RRAM）交叉阵列上运行时性能的新工具包。该工具通过提供端到端的编译器堆栈、多种映射选项和用于设计空间探索（DSE）的模拟器，解决了现有软件的局限性。CIM-Explorer旨在协助整个设计过程，从早期精度估算到为最终的RRAM芯片编译网络，并可在GitHub上获取。