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Machine Learning Hardware_Considerations and Accelerator Approaches.pdf

上传人: 2*** 编号:155013 2024-02-04 446页 31.08MB

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本文主要介绍了机器学习硬件加速器的设计方法,包括在内存计算架构、边缘和移动环境下的应用。文中首先介绍了机器学习硬件的发展背景和趋势,包括深度神经网络和大型语言模型的应用需求。接着,文章详细讨论了在内存计算架构中的设计空间,包括数据表示、算术分解、计算模型和位细胞架构等。此外,文章还探讨了如何通过算法优化和多核处理器来提高机器学习硬件的效率。最后,文章总结了机器学习硬件加速器设计的关键挑战和未来发展方向。
深度学习硬件加速器如何提高能效? 边缘计算中如何实现高效的机器学习? 混合精度训练对深度神经网络有何影响?
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