獨特的方式操縱SRAM單元以處理深度學習任務
一種新穎的深度學習加速器。專用單元定義了一個SRAM，該單元可以處理矩陣乘法，量化，存儲以及推理處理器所需的其他工作。
在Spice仿真中，當使用8位整數數學識別手寫數字時，該設計可提供100兆次操作/秒/瓦（TOPS / W）。它的計算密度可以擊敗Google的TPU一個數量級。
該設計是使用內存中計算方法的加速器產品線中最新的一種。設計使用40納米NOR閃存單元的深度學習處理器，其目標是為監視攝像機等設備使用低功耗芯片。
設計時使用了很少的模擬電路，因此可以擴展到精細的工藝節點。它可能成為低功耗處理器中引擎（從邊緣到云）的引擎。
獨特的方式操縱SRAM單元以處理深度學習任務
這個設計使用戶可以為從權重到神經網絡層甚至單個神經元的所有內容創建自定義參數。這種靈活性可以使將來設計用于訓練處理器的設計成為可能。但是尚無用于對該設計進行編程的軟件堆棧，可能會在以后解決或留給將來的客戶使用。
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
AI
+關注
關注
87文章
31536瀏覽量
270347 -
SPICE
+關注
關注
6文章
185瀏覽量
42711
發布評論請先 登錄
相關推薦
深度學習中RNN的優勢與挑戰
循環神經網絡（RNN）是深度學習領域中處理序列數據的基石。它們通過在每個時間步長上循環傳遞信息，使得網絡能夠捕捉時間序列數據中的長期依賴關系。然而，盡管RNN在某些任務上表現出色，它們
NPU在深度學習中的應用
隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習作為其核心驅動力之一，已經在眾多領域展現出了巨大的潛力和價值。NPU（Neural Processing Unit，神經網絡處理單元）是專門為
pcie在深度學習中的應用
深度學習模型通常需要大量的數據和強大的計算能力來訓練。傳統的CPU計算資源有限，難以滿足深度學習的需求。因此，GPU（圖形處理
使用LSTM神經網絡處理自然語言處理任務
自然語言處理（NLP）是人工智能領域的一個重要分支，它旨在使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學習技術的發展，特別是循環神經網絡（RNN）及其變體——長短期記憶（LSTM）網絡的出現
GPU深度學習應用案例
能力，可以顯著提高圖像識別模型的訓練速度和準確性。例如，在人臉識別、自動駕駛等領域，GPU被廣泛應用于加速深度學習模型的訓練和推理過程。 二、自然語言處理 自然語言處理（NLP）是
FPGA做深度學習能走多遠？
。FPGA的優勢就是可編程可配置，邏輯資源多，功耗低，而且賽靈思等都在極力推廣。不知道用FPGA做深度學習未來會怎樣發展，能走多遠，你怎么看。
A：FPGA 在深度學習領域具有
發表于 09-27 20:53
深度學習中反卷積的原理和應用
像分割、圖像重建和生成對抗網絡（GANs）等，反卷積展現出了其獨特的優勢和廣泛的應用前景。本文將詳細探討深度學習中的反卷積技術，包括其定義、原理、實現方式、應用場景以及與其他上采樣方法
深度學習中的時間序列分類方法
時間序列分類（Time Series Classification, TSC）是機器學習和深度學習領域的重要任務之一，廣泛應用于人體活動識別、系統監測、金融預測、醫療診斷等多個領域。隨
深度學習在視覺檢測中的應用
深度學習是機器學習領域中的一個重要分支，其核心在于通過構建具有多層次的神經網絡模型，使計算機能夠從大量數據中自動學習并提取特征，進而實現對復雜任務
TensorFlow與PyTorch深度學習框架的比較與選擇
學習框架，它們各自擁有獨特的特點和優勢。本文將從背景介紹、核心特性、操作步驟、性能對比以及選擇指南等方面對TensorFlow和PyTorch進行詳細比較，以幫助讀者了解這兩個框架的優缺點，并選擇最適合自己需求的框架。
深度學習與傳統機器學習的對比
在人工智能的浪潮中，機器學習和深度學習無疑是兩大核心驅動力。它們各自以其獨特的方式推動著技術的進步，為眾多領域帶來了革命性的變化。然而，盡管
工商網監
評論