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基于数据流推理加速器的侧信道分析揭示 CNN 体系结构
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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
该文介绍了一种加快 DSE 过程的方法，通过识别最合适的 GPGPU 用于 CNN 推理系统。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％。这种方法可以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
- 提出了一种加快 DSE 过程的方法，通过识别最合适的 GPGPU 用于 CNN 推理系统。
- 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％。
- 该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。
- 这种方法节省了时间和金钱，同时改善了上市时间。
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