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机器学习辅助的卷积神经网络推断系统计算机架构设计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过识别最合适的GPGPU来加快CNN推理系统的DSE过程的方法。作者开发了一种快速而精确的技术来预测CNN推理过程中的功耗和性能，MAPE分别为5.03％和5.94％。这种方法使计算机架构师能够在开发初期估计功耗和性能，减少了大量原型的必要性，节省了时间和金钱，同时也改善了上市时间。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过识别最合适的GPGPU来加快CNN推理系统的DSE过程的方法。
- 作者开发了一种快速而精确的技术来预测CNN推理过程中的功耗和性能，MAPE分别为5.03％和5.94％。
- 这种方法使计算机架构师能够在开发初期估计功耗和性能，减少了大量原型的必要性。
- 该方法节省了时间和金钱，同时改善了上市时间。
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