BasisN：基于基组合的非编程 RRAM 内存计算用于深度神经网络

为了高效加速深度神经网络的计算，提出了一种在任意数量的交叉栏上加速 DNNs 的 BasisN 框架，通过引入全局基向量的组合表示和量化系数来优化核心计算，从而显著降低了大规模 DNNs 处理中的周期数和能耗延迟，同时训练和硬件成本也几乎可以忽略不计。