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StoX-Net：用于高效内存计算的随机处理部分和的 DNN 加速器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究结合了专为硬件约束设计的量化技术和自校正机制，实现了硬件加速神经网络。通过双交叉栏连接来表示权重的正负部分，近似一组乘法权重。实验结果表明，该自校正神经网络在性能上与经过模拟感知算法训练的网络相当。
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关键要点
- 硬件加速神经网络在边缘计算应用中受到重视。
- 交叉阵列为神经网络权重的高效存储和操作提供了可能的解决方案。
- 从浮点模型转向硬件约束的模拟体系结构仍然面临挑战。
- 本研究结合了专为硬件约束设计的量化技术和自校正机制。
- 通过双交叉栏连接表示权重的正负部分，开发了近似乘法权重的算法。
- 权重及其差异旨在以最小性能损失表示原始网络的权重。
- 使用 IBM 的 aihwkit 实现模型并评估其效力。
- 自校正神经网络在性能上与经过模拟感知算法训练的网络相当。
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