Softermax: Hardware/Software Co-Design of an Efficient Softmax for Transformers

Transformers have transformed the field of natural language processing. Their superior performance is largely attributed to the use of stacked "self-attention" layers, each of which consists of matrix multiplies as well as softmax operations. As a result, unlike other neural networks, the...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 469 - 474
Hlavní autoři:	Stevens, Jacob R., Venkatesan, Rangharajan, Dai, Steve, Khailany, Brucek, Raghunathan, Anand
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 05.12.2021
Témata:	Deep learning Design automation Hardware hardware/software codesign Natural language processing neural network accelerators Neural networks Software Transformers
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!