Entdecke die Rolle von komprimierten Formaten bei der Verbesserung der KI-Leistung.
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Computerwissenschaften - Hardware-Architektur
RSSEin Blick darauf, wie P2LSG die Effizienz von stochastischem Rechnen verbessert.
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Ein neuer Ansatz verbessert den HATS-Algorithmus für eine effiziente Objekterkennung.
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Diese Studie untersucht den Einsatz von PIM-Systemen zur Verbesserung der Leistung von homomorpher Verschlüsselung.
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Das C4CAM-Framework erleichtert das Programmieren von inhaltsadressierbaren Speicher.
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Untersucht Schwachstellen in den Rücksetzprozessen der Quantencomputer und mögliche Abwehrmassnahmen.
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CGRAs und Morpher bieten effiziente Lösungen für Machine-Learning-Aufgaben in smarten Geräten.
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Eine Methode, die die Faltungsvorgänge in tiefen neuronalen Netzen beschleunigt.
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Innovativer Ansatz für sichere Kommunikation in ressourcenlimitierten IoT-Geräten.
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Ein neues Verfahren verbessert Deep Learning Modelle auf FPGAs für schnellere Verarbeitung.
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Ein neues Hybridmodell verbessert die Bildqualität mit quanten- und klassischen Methoden.
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Ein neuer Compiler verbessert die CGRA-Fähigkeiten für verschiedene Softwareanwendungen.
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Grosse Sprachmodelle nutzen, um die Prozesse zur Verifikation von Hardware-Designs zu optimieren.
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Wir präsentieren Spatz, eine neue kompakte Verarbeitungseinheit, die für die modernen Computeranforderungen entwickelt wurde.
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Neues Framework verbessert die Leistung der Verarbeitung von verschlüsselten Daten mit GPUs.
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Neue Ansätze in der analogen computerei verbessern die Genauigkeit und Effizienz im Deep Learning.
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Die Nutzung von GPUs zur Beschleunigung von Reservoirsimulationen kann die Effizienz verbessern und die Rechenzeiten verkürzen.
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Eine neue Architektur verbessert die Energieeffizienz und Geschwindigkeit bei der Multiplikation grosser Ganzzahlen.
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TroLL kombiniert Logik-Verschlüsselung mit Hardware-Trojanern und bringt ernsthafte Sicherheitsrisiken mit sich.
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Eine Studie über Angriffe im Bereich maschinelles Lernen und effektive Gegenmassnahmen in Netzwerksystemen.
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Ein neues Cache-Design, das darauf abzielt, die Sicherheit gegen Timing-Angriffe zu verbessern.
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Ein neuer paralleler Algorithmus verbessert die Leistung des Turbo Encoders für schnellere Datenübertragung.
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FP8 bietet eine kompakte Lösung für das Training grosser KI-Modelle mit verbesserter Effizienz.
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U-SWIM reduziert die Programmierzeit für DNNs, indem es sich auf sensible Gewichte konzentriert.
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ACNet verbessert die Bildqualität, während es den Rechenaufwand für Geräte niedrig hält.
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Die Möglichkeiten von SNNs in Edge-Computing-Anwendungen erkunden.
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Untersuchung von Schwachstellen im maschinellen Lernen bei der Erkennung von Hardware-Trojanern in ICs.
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Die eGPU verbessert die parallele Verarbeitung in FPGAs mit flexibler Architektur.
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Eine neue Architektur verbessert die Verarbeitung von ereignisbasierten visuellen Daten effizient.
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X-HEEP bietet anpassbare und energieeffiziente Lösungen für Edge-Computing-Anwendungen an.
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Dieses Papier diskutiert, wie man die Energieeffizienz in Geräten, die gewonnene Energie nutzen, verbessern kann.
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Die Auswirkungen von Hardware-Beschleunigern auf grosse Sprachmodelle erkunden.
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Ein neues Framework verbessert die GPU-Leistung für Deep-Learning-Aufgaben.
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Designqualität in der Logiksynthese mit Hilfe von Machine Learning.
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Ein Niedrigenergie-Op-Amp-Design für verbesserte biomedizinische Anwendungen.
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Lern, wie CNM und CIM die Datenverarbeitung für Machine Learning optimieren.
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Ein Blick auf Fortschritte in der THz-Kommunikationstechnologie für IoT.
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Lerne, wie Low-Bit-Akkumulatoren die Leistung von DNNs verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.
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Forscher verbessern die Effizienz der Lesekartierung mit innovativen Algorithmen und Hardware.
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Energieeffizienz in industriellen Systemen nutzen für optimale Leistung und Nachhaltigkeit.
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