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[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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发表于 2020-5-8 01:12:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

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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。
 楼主| 发表于 2020-5-8 01:41:45 | 显示全部楼层
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02_accelergy.pdf

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01_timeloop.pdf

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发表于 2020-5-8 07:51:00 | 显示全部楼层
感谢
发表于 2020-5-8 08:45:33 | 显示全部楼层
神啊多谢
发表于 2020-5-8 10:14:23 | 显示全部楼层
thanks
发表于 2020-5-8 11:49:33 | 显示全部楼层
谢谢共享
发表于 2020-5-8 15:50:29 | 显示全部楼层
好东西
发表于 2020-5-8 16:09:46 | 显示全部楼层
谢谢分享,很好的资料
发表于 2020-5-8 18:19:38 | 显示全部楼层
非常感谢~~
发表于 2020-5-8 20:54:37 | 显示全部楼层
神啊多谢
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