Eficiente aceleración de redes neuronales energéticamente con un multiplicador aproximado guiado por el bit más significativo
Autores: Huang, Pengfei; Gong, Bin; Chen, Ke; Wang, Chenghua
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Eficiente aceleración de redes neuronales energéticamente con un multiplicador aproximado guiado por el bit más significativo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Diseños de hardware eficientes en energía
Estrategia de aproximación de peso
Redes neuronales cuantizadas
Multiplicador aproximado
Ahorro de energía
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
Las crecientes demandas computacionales del aprendizaje profundo y los modelos a gran escala han llevado a un aumento significativo en el consumo de energía, destacando la necesidad urgente de diseños de hardware más eficientes en energía.
Descripción
Las crecientes demandas computacionales del aprendizaje profundo y los modelos a gran escala han llevado a un aumento significativo en el consumo de energía, destacando la necesidad urgente de diseños de hardware más eficientes en energía.