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用于准确和高效计算-存储加速器的列级量化权重和部分和
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内容提要
本研究提出了一种新方法，解决了深度神经网络中计算-存储（CIM）的量化误差和低位权重限制问题，提升了准确性并简化了训练过程。实验结果表明，该方法在准确性和硬件效率上优于相关研究。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决了深度神经网络中计算-存储（CIM）的量化误差和低位权重限制问题。
- 该方法通过对列级别的权重和部分和进行量化，提高了准确性并简化了训练过程。
- 研究增强了对内存单元变化的鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法在准确性和硬件效率上优于相关研究。
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