Finding the Pareto Frontier of Low-Precision Data Formats and MAC Architecture for LLM Inference

To accelerate AI applications, numerous data formats and physical implementations of matrix multiplication have been proposed, creating a complex design space. This paper studies the efficient MAC implementation of the integer, floating-point, posit, and logarithmic number system (LNS) data formats...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2025 62nd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) S. 1 - 7
Hauptverfasser:	Crafton, Brian, Peng, Xiaochen, Sun, Xiaoyu, Lele, Ashwin, Zhang, Bo, Khwa, Win-San, Akarvardar, Kerem
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 22.06.2025
Schlagworte:	Accuracy Artificial intelligence Design automation Noise Pareto optimization Quantization (signal)
Online-Zugang:	Volltext
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