BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-08T00:00:00Z 一个65纳米的贝叶斯神经网络加速器，具有360 fJ/样本的内存中高斯随机数生成器，用于人工智能的不确定性估计 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种65纳米的贝叶斯神经网络加速器，集成了360 fJ/样本的高斯随机数生成器，旨在降低不确定性估计的计算开销。该加速器在边缘计算中实现了5.12 GSa/s的随机数生成吞吐量和102 GOp/s的神经网络吞吐量，显著提升了人工智能性能。 🏷️ 标签 人工智能 人工智能性能 内存 加速器 生成器 神经网络 贝叶斯神经网络 边缘计算 高斯随机数生成器 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
