LogicNets: Co-Designed Neural Networks and Circuits for Extreme-Throughput Applications

Deployment of deep neural networks for applications that require very high throughput or extremely low latency is a severe computational challenge, further exacerbated by inefficiencies in mapping the computation to hardware. We present a novel method for designing neural network topologies that dir...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International Conference on Field-programmable Logic and Applications s. 291 - 297
Hlavní autoři:	Umuroglu, Yaman, Akhauri, Yash, Fraser, Nicholas James, Blott, Michaela
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.08.2020
Témata:	Costs deep learning fpga Hardware logic synthesis machine learning network security Network topology Neurons quantization Quantization (signal) quantized neural network sparsity Throughput Topology
ISSN:	1946-1488
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!