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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

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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


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.

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