Un enfoque de modelado de grano fino para un acelerador basado en matrices sistólicas
Autores: Li, Yuhang; Wen, Mei; Fei, Jiawei; Shen, Junzhong; Cao, Yasong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un enfoque de modelado de grano fino para un acelerador basado en matrices sistólicas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Matriz sistólica
Aceleradores
Simuladores
Modelado de grano fino
Compensaciones de diseño
Microarquitectura
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
La matriz de sístole proporciona una eficiencia extremadamente alta para ejecutar la multiplicación de matrices y es una de las arquitecturas principales de los aceleradores de aprendizaje profundo de hoy en día.
Descripción
La matriz de sístole proporciona una eficiencia extremadamente alta para ejecutar la multiplicación de matrices y es una de las arquitecturas principales de los aceleradores de aprendizaje profundo de hoy en día.