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PACiM：一种基于稀疏性的混合计算-存储架构，通过概率近似实现
原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。
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内容提要
该论文评估了高性能网络推断的近似方法，探讨其在自定义硬件中的有效性。提出了剪枝方法、NEON编译器优化和数字乘法器等多种算法和优化方案，以提高性能和能效，解决计算瓶颈和能量消耗问题。
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关键要点
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该论文评估了高性能网络推断的近似方法，探讨其在自定义硬件中的有效性。
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提出了一种算法-软件共同设计的剪枝方法，实现了1.95倍的速度提升。
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NEON编译器优化方案将非MAC操作转化为轻量级神经网络，提高了性能和能源效率。
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新型数字乘法器在SRAM中进行矩阵乘法运算，减少能量消耗并提高性能。
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memory-immersed方案减少ADC硬件开销，提高并行性能。
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提出A-TRICE技术，通过对抗训练和噪声注入训练改进DNN准确性。
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基于赛道存储器的算法优化显著提高ResNet-18的能效。
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CiMNet框架创建了下游任务的帕累托最优前沿，展现了显著效果。
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提出适用于ADC效率低下问题的剪枝方法，降低能量并减少精度损失。
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ApproxDARTS方法利用近似乘法器降低生成神经网络的能耗。
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延伸问答
PACiM的主要目标是什么？
PACiM旨在评估高性能网络推断的近似方法，并探讨其在自定义硬件中的有效性。
该论文提出了哪些优化方案来提高性能和能效？
论文提出了剪枝方法、NEON编译器优化和新型数字乘法器等多种算法和优化方案。
NEON编译器优化方案的作用是什么？
NEON编译器优化方案将非MAC操作转化为轻量级神经网络，提高了性能和能源效率。
A-TRICE技术如何改善DNN的准确性？
A-TRICE技术通过对抗训练和噪声注入训练有效地改进最坏情况下的DNN准确性。
CiMNet框架的主要功能是什么？
CiMNet框架通过同时搜索最优子网络和硬件配置，创建下游任务的帕累托最优前沿。
ApproxDARTS方法的主要优势是什么？
ApproxDARTS方法利用近似乘法器降低生成神经网络的能耗。
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