开幕和概论

面向机器学习的可重构计算

1.体系结构层面:脉动阵列
2.算法层面:Winograd、FFT、针对稀疏矩阵的winograd
3.软硬件协同设计:
软件:结构化压缩取代非结构压缩:结构化压缩采用循环矩阵
存储将为1/k,计算降为1/log(k)
硬件:
4.工具链层面:使用接口直接调用

VITIS技术剖析

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