DUAL: Acceleration of Clustering Algorithms using Digital-based Processing In-Memory

Today's applications generate a large amount of data that need to be processed by learning algorithms. In practice, the majority of the data are not associated with any labels. Unsupervised learning, i.e., clustering methods, are the most commonly used algorithms for data analysis. However, run...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2020 53rd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO) s. 356 - 371
Hlavní autoři:	Imani, Mohsen, Pampana, Saikishan, Gupta, Saransh, Zhou, Minxuan, Kim, Yeseong, Rosing, Tajana
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.10.2020
Témata:	Algorithm-hardware co-design Hyperdimensional computing Processing in-memory Unsupervised learning
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!