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Yuhao Liu
Yuhao Liu
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新型位串行阵列加速FPGA上的QNN推理速度
研究人员开发了一种新颖的位串行阵列架构，专为运行时可重构的多精度量化神经网络（QNN）设计。该架构解决了现有硬件乘法器无法为混合精度QNN模型动态调整精度的局限性。该设计在Ultra96 FPGA上实现并进行了测试，在混合精度模型推理方面展示了1.3185倍至3.5671倍的显著加速。它还具有缩短的关键路径延迟，能够实现高达250MHz的更高时钟频率。
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新的SNN架构提升能效和性能
研究人员开发了两种新颖的架构，ReSCom和SupraSNN，旨在提高脉冲神经网络（SNN）的能效和性能。ReSCom利用随机计算进行乘法运算，以降低硬件复杂性并保持稳定的推理，提供准确性、延迟和能耗之间的动态权衡。SupraSNN受超标量处理器的启发，物理上解耦了突触和神经元计算，以利用突触级别的并行性，实现了比以前基于FPGA的SNN加速器更低的延迟和更好的能效。另外，一种名为GRAU的新设计为神经网络硬件加速器提供了一种通用的可…