Neural Acceleration for General-Purpose Approximate Programs

This paper describes a learning-based approach to the acceleration of approximate programs. We describe the \emph{Parrot transformation}, a program transformation that selects and trains a neural network to mimic a region of imperative code. After the learning phase, the compiler replaces the origin...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2012 45th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture s. 449 - 460
Hlavní autoři:	Esmaeilzadeh, H., Sampson, A., Ceze, L., Burger, D.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.12.2012
Témata:	Accelerator Approximate Computing Neural Networks Neural Processing Unit NPU
ISSN:	1072-4451
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!