Zobrazeno 1 - 10
of 1 650
pro vyhledávání: '"Reconfigurable Accelerator"'
The inference of ML models composed of diverse structures, types, and sizes boils down to the execution of different dataflows (i.e. different tiling, ordering, parallelism, and shapes). Using the optimal dataflow for every layer of workload can redu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.13170
Vision Transformers (ViTs) have achieved significant success in computer vision. However, their intensive computations and massive memory footprint challenge ViTs' deployment on embedded devices, calling for efficient ViTs. Among them, EfficientViT,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.20230
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 11850-11864 (2024)
Homomorphic encryption (HE) enables third-party servers to perform computations on encrypted user data while preserving privacy. Although conceptually attractive, the speed of software implementations of HE is almost impractical. To address this chal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3c7a270c0d8e492cbb56e98fa3e543c0
Autor:
Feihu Wang, Chi Zhang, Yongchao Deng, Xu Yang, Shuangming Yu, Runjiang Dou, Nanjian Wu, Liyuan Liu
Publikováno v:
Electronics Letters, Vol 60, Iss 3, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract Convolution and matrix operations are both important computations in Deep Neural Networks (DNNs). However, the significant differences between convolution and matrix computation patterns have posed a challenge in efficiently supporting both
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/01c10d5a2b264f649e322e8fb57ba54e
Autor:
Tan, Cheng, Xie, Chenhao, Geng, Tong, Marquez, Andres, Tumeo, Antonino, Barker, Kevin, Li, Ang
The next generation HPC and data centers are likely to be reconfigurable and data-centric due to the trend of hardware specialization and the emergence of data-driven applications. In this paper, we propose ARENA -- an asynchronous reconfigurable acc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.04931
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.