麻省理工联合英伟达开发的深度学习硬件架构设计工具

Seraphmcrc · 发表于 2020-5-8 01:12:21

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随着人工智能的发展，对于AI算力的需求爆发式增长。麻省理工联合英伟达开发了针对深度学习硬件设计的工具，可以在RTL设计前期对硬件架构设计快速评估。本工具可以对不同网络和硬件设计最优的数据流，从而对RTL设计时各个硬件hyper parameter的选取有指导作用。可调节的hyper parameter包括存储层级，各个层级memory的大小，流处理单元的数量和二维形状，数据bypass等等。相关结果发表在计算机建模与仿真的顶级会议ISPASS上。

Seraphmcrc · 发表于 2020-5-8 01:41:45

再独传一遍附件

xiaofuss111 · 发表于 2020-5-8 07:51:00

感谢

mseyre · 发表于 2020-5-8 08:45:33

神啊多谢

xiaohaolaoda · 发表于 2020-5-8 10:14:23

thanks

pancs · 发表于 2020-5-8 11:49:33

谢谢共享

dl121 · 发表于 2020-5-8 15:50:29

好东西

yesbird · 发表于 2020-5-8 16:09:46

谢谢分享，很好的资料

dreamflyings · 发表于 2020-5-8 18:19:38

非常感谢～～

smrecnik · 发表于 2020-5-8 20:54:37

神啊多谢

[资料] 麻省理工联合英伟达开发的深度学习硬件架构设计工具

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