Neuste Artikel für Hardware-Design

Neue Methoden zur Kanalschätzung erkunden, um die Genauigkeit der drahtlosen Kommunikation zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Deep-Learning-Simulation im Hardware-Design.

Vergleich von AMD/Xilinx Versal ACAP und Intel Stratix 10 NX bei Deep Learning-Aufgaben.

Neuer Rechenansatz steigert die Leistung und Effizienz in eingebetteten Systemen.

Methoden zur Bewertung der Programmunzuverlässigkeit auf schnellen, kleinen Chips erkunden.

Neue Algorithmen verbessern Schaltungsdesigns für schnellere Berechnungen.

Lern, wie Chiplet-Technologie das Design von KI-Hardware für bessere Effizienz umkrempelt.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von mikroarchitektonischen Schwachstellen in Computersystemen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz im digitalen Schaltungsdesign mit ACD.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage der Designqualität bei der Hardwareentwicklung.

Ein neues Framework verbessert die Verarbeitung von konvolutionalen neuronalen Netzen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.

Dieser Artikel bewertet die Effektivität von grossen Sprachmodellen bei der Erstellung von Hardware-Assertions.

Ein neuer Befehlssatz steigert die Leistung bei Datenstreaming-Aufgaben.

Ein neues Framework verbessert die Kompatibilität von C/C++-Code für die Hardwaresynthese.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der HDL-Codegenerierung mit LLMs.

MaskedHLS bietet eine Lösung zum Aufbau von sicherer Hardware, die gegen Angriffe über Strom-Seitenkanäle schützt.

Ein neuer Algorithmus vereinfacht Modulo-Operationen, was für Kryptografie und Primzahlberechnungen nützlich ist.

Neue Methoden verbessern die Effizienz in tiefen neuronalen Netzen, reduzieren den Energieverbrauch und erhöhen die Geschwindigkeit.

Ein Überblick über wichtige Themen beim Entwerfen von spezialisierten Computerhardware.

AutoVCoder verbessert die Fähigkeit von LLMs, hochwertige Verilog-Codes effektiv zu generieren.

Ein neues Framework verbessert die RTL-Code-Generierung durch Datensatz-Erweiterung und Selbstreflexion.

Ein neuer Ansatz verbessert die Energieeffizienz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit in CNNs.

FPGAs und HLS-Tools einsetzen, um FTLE-Berechnungen in der Strömungsmechanik zu verbessern.

Eine Studie zeigt Schwachstellen bei der Logikverriegelung, die die Datensicherheit beeinträchtigen.

VerilogCoder nutzt KI, um Hardware-Designaufgaben einfacher und besser zu machen.

Lerne, wie dynamische Techniken die Hardware-Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessern.

Die Integration von LLMs in der Hochsprachen-Synthese für effektive Hardwareentwicklung erkunden.

Ein neuer Benchmark bewertet die Fähigkeit von LLMs, Verilog-Code zu generieren.

Takum-Arithmetik bietet verbesserte Präzision und Effizienz im Vergleich zu traditionellen Systemen.

Innovative Architektur steigert die Effizienz im Deep Learning durch optische Berechnungen.

Ein neues Framework verbessert die Verarbeitung von neuronalen Netzwerken für die wissenschaftliche Forschung.

AIvril verbessert die RTL-Code-Generierung durch automatisierte Syntaxprüfung und funktionale Verifizierung.

qSAT-Löser nutzt Quantenmethoden zur effizienten Verifizierung von Hardware-Designs.

Ein neuer Ansatz verbessert das Hardware-Schaltkreisdesign mit Machine Learning.

Erforschen von energieeffizienten spintronic Neuronen für KI-Computing.

Neue Methoden in der Turbo-Gleichrichtung verbessern den Empfang von Signalen und reduzieren die Komplexität.

Neues Design verbessert die Zuverlässigkeit und Sicherheit für IoT-Geräte mit PUF-Technologie.

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung von Deep-Learning-Modellen trotz Rauschen.

Optimierung von DNNs mit Zweierpotenzen-Quantisierung für ressourcenlimitierte Geräte.

FPGAs bieten Flexibilität, bringen aber auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich, die angegangen werden müssen.