本研究提出JAQ框架，旨在解决资源受限边缘设备上的神经网络架构与硬件加速器设计问题。JAQ通过通道稀疏量化和BatchTile方法，显著降低内存开销，加速硬件搜索，使ImageNet上的Top-1准确率提高约7%，硬件搜索时间缩短至0.15秒。