PIMGCN: A ReRAM-Based PIM Design for Graph Convolutional Network Acceleration

Graph Convolutional Network (GCN) is a promising but computing- and memory-intensive learning model. Processing-in-memory (PIM) architecture based on the ReRAM crossbar is a natural fit for GCN inference. It can reduce the data movements and compute the vector-matrix multiplication (VMM) in analog....

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 583 - 588
Hlavní autoři:	Yang, Tao, Li, Dongyue, Han, Yibo, Zhao, Yilong, Liu, Fangxin, Liang, Xiaoyao, He, Zhezhi, Jiang, Li
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 05.12.2021
Témata:	Accelerator Computer architecture Costs GCN Graphics processing units Optimal scheduling PIM ReRAM Software Software algorithms Virtual machine monitors
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!