Una mirada a sistemas numéricos alternativos que mejoran el rendimiento y la eficiencia de las DNN.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada a sistemas numéricos alternativos que mejoran el rendimiento y la eficiencia de las DNN.
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La tecnología CIM mejora la velocidad de muestreo MCMC y la eficiencia energética para el análisis de datos complejos.
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Un modelo simple mejora la selección del prefetcher, aumentando el rendimiento hasta un 25%.
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La eGPU mejora las capacidades de procesamiento suave dentro de los FPGAs para diversas aplicaciones.
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La computación aproximada equilibra calidad y eficiencia en el panorama tecnológico actual.
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La computación aproximada mejora la eficiencia y ahorra energía en varias aplicaciones.
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Las islas de seguridad mejoran los dispositivos HPC para aplicaciones críticas como los coches autónomos.
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El marco MARS optimiza redes neuronales profundas en sistemas de múltiples aceleradores.
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La computación neuromórfica ofrece nuevas formas de procesar datos inspiradas en el cerebro humano.
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Un nuevo enfoque mejora la multiplicación modular polinómica para el procesamiento seguro de datos.
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Una mirada a cómo la computación de reservorios aborda los desafíos de datos dependientes del tiempo.
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MASE simplifica y acelera el desarrollo de aceleradores de ML para modelos modernos de aprendizaje automático.
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BearingPGA-Net ofrece una forma eficiente de diagnosticar fallos en rodamientos usando tecnología FPGA.
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Nuevos códigos mejoran la fiabilidad de los dispositivos de memoria contra errores suaves de manera efectiva.
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Explorando los riesgos de filtraciones de datos en sistemas integrados de CPU-GPU.
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PATRONoC mejora la eficiencia de transferencia de datos en aplicaciones de deep learning.
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Los E-graphs simplifican los procesos de verificación para circuitos de ruta de datos, mejorando la eficiencia y precisión.
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Este artículo habla sobre los beneficios y desafíos del STT-MRAM para redes neuronales profundas.
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iEDA ofrece una plataforma de código abierto para simplificar los procesos de diseño de chips.
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Un nuevo programador automático mejora el rendimiento del procesamiento de imágenes en dispositivos de borde.
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Nuevo sistema de hardware mejora la velocidad y eficiencia de inferencia de GNN para aplicaciones en tiempo real.
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SoftFlow ayuda a identificar problemas de seguridad en el diseño de dispositivos electrónicos, protegiendo datos sensibles.
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PPIMCE mejora el rendimiento en el procesamiento seguro de datos sin comprometer la privacidad.
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Este artículo habla sobre los desafíos de seguridad en la memoria y una nueva solución: Etiquetado de Punteros de Datos.
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LibPreemptible mejora la programación en aplicaciones en la nube, reduciendo retrasos y mejorando el rendimiento.
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Una nueva serie de charlas se centra en la educación sobre software y sistemas cuánticos.
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Una nueva unidad de procesamiento mejora la computación con números posit.
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Yak simplifica el diseño de circuitos asíncronos con características fáciles de usar y colaboración de código abierto.
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Nuevos diseños mejoran la eficiencia y el uso de energía en procesadores neuromórficos.
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Un nuevo diseño de multiplicador Dadda mejora la velocidad y eficiencia en sistemas digitales.
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Este artículo analiza cómo los puntos de control mejoran la recuperación de software durante las pruebas de inyección de fallos.
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Nuevo diseño de SRAM mejora la eficiencia y seguridad para dispositivos modernos.
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La criptografía post-cuántica desarrolla nuevos métodos para proteger los datos de ataques cuánticos.
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Web 3.0 cambia la interacción en línea, dando a los usuarios más control sobre sus datos.
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Un estudio revela cómo la orientación del chip influye en el rendimiento de los PUF basados en SRAM.
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Explorando el uso de FPGAs en el análisis de señales cardíacas para un mejor diagnóstico.
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SEER automatiza el diseño de hardware eficiente a partir de programas de software de alto nivel.
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Un nuevo marco combina el aprendizaje por refuerzo y la optimización para mejorar la programación de tareas.
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Ramulator 2.0 mejora la investigación en memoria con una herramienta de simulación modular y rápida.
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Un nuevo marco simplifica el diseño de aceleradores de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento.
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