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J-GLOBAL ID：201902287770225124   Reference number：19A0708634

7.5 A 65nm 0.39-to-140.3TOPS/W 1-to-12b Unified Neural Network Processor Using Block-Circulant-Enabled Transpose-Domain Acceleration with 8.1 ・ Higher TOPS/mm²and 6T HBST-TRAM-Based 2D Data-Reuse Architecture

8.1の高いTOPS/MM2と6T HBST-TRAMベースの2Dデータ再利用アーキテクチャによるブロック循環可能なトランスノースドメイン加速を用いた7.5A 389から140.3TOPS/W 1~12bの統一神経回路網プロセッサ【JST・京大機械翻訳】

Author (13)： Yue Jinshan (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Ruoyang (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Sun Wenyu (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yuan Zhe (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Zhibo (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Tu Yung-Ning (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Chen Yi-Ju (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Ren Ao (Northeastern University, Boston, MA) ,  Wang Yanzhi (Northeastern University, Boston, MA) ,  Chang Meng-Fan (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Li Xueqing (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yang Huazhong (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Yongpan (Tsinghua University, Beijing, China)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ISSCC  Page： 138-140  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Energy-efficient neural-networ...

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Thesaurus term： neural network(biomodel) ,  algorithm ,  energy efficiency ,  vector(mathematics) ,  battery ,  multiplication(algebra) ,  *computer architecture ,  *two dimension ,  learning ,  convolution ,  acceleration(ratio) ,  *arithmetic processor ,  *neural network(network)
Semi thesaurus term： 複雑性低減 ,  *データ再利用 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (7)： 2D ,  データ再利用 ,  アーキテクチャ ,  循環 ,  加速 ,  神経回路網 ,  プロセッサ