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J-GLOBAL ID:202202237489759889   整理番号:22A0695894

ECIM:エネルギー効率の良い異種浮動小数点DNN訓練プロセッサのためのメモリにおける指数計算【JST・京大機械翻訳】

ECIM: Exponent Computing in Memory for an Energy-Efficient Heterogeneous Floating-Point DNN Training Processor
著者 (6件):
資料名:
巻: 42  号:ページ: 99-107  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0837A  ISSN: 0272-1732  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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指数処理およびマンティサ処理を別々に最適化することにより,エネルギー効率を最大化するための不均一浮動点(FP)計算アーキテクチャを提案した。提案した指数計算インメモリアーキテクチャとマンティサフリー指数計算アルゴリズムは,以前のFPコンピューティングインメモリプロセッサの限界を解決しながら,メモリとFPMACの電力消費を低減する。また,提案した特徴とスパース性開発支援を有するbfloat16 DNN訓練プロセッサを実装し,28nm CMOS技術で製作した。それは13.7-TFLOPS/Wエネルギー効率を達成し,一方,CIMアーキテクチャによるFP操作をサポートする。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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制御方式  ,  記憶方式  ,  ディジタル計算機方式一般  ,  ディジタル計算機ハードウェア一般 

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