ReSMiPS: A ReRAM-based Sparse Mixed-precision Solver with Fast Matrix Reordering Algorithm

The solution of sparse matrix equations is essential in scientific computing. However, traditional solvers on digital computing platforms are limited by memory bottlenecks in largescale sparse matrix storage and computation. Resistive Random Access Memory (ReRAM)-based computing-in-memory (CIM) offe...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2025 62nd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 1 - 7
Hlavní autoři:	Fu, Yuyang, Li, Jiancong, Chen, Jia, Zhou, Zhiwei, Zhou, Houji, Peng, Wenlong, Li, Yi, Miao, Xiangshui
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 22.06.2025
Témata:	Common Information Model (computing) Computational efficiency Computing-in-memory Energy conservation Energy efficiency Faces Graphics processing units In-memory computing Mixed-precision Solver Random access memory ReRAM Scientific computing Sparse matrices Sparse matrix equations
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!