精密且容错的模拟神经网络蓝图

BriefGPT - AI 论文速递 ·

该研究使用RNS开发了一种基于方法的模拟加速器，可以在只使用6位精度的数据转换器的情况下，实现优于FP32精度的99%以上的DNN推断和高效训练。提出了一种容错数据流，利用冗余RNS纠错码保护计算，以应对模拟加速器中的噪声和误差。

DNN推断 RNS 容错数据流模拟加速器神经网络蓝图高效训练

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