Informática - Arquitectura de hardware

Una mirada a cómo mejorar el uso de FPGA en aplicaciones de DNN con nuevas técnicas.

Un estudio que revela fallos de seguridad en aplicaciones de pago móvil populares.

Un diseño de TEE unificado mejora la colaboración entre CPU y NPU para una computación segura.

Un enfoque novedoso para optimizar el diseño de circuitos digitales usando métodos de deep learning.

FlexCross mejora la velocidad y flexibilidad del procesamiento de datos en la red, satisfaciendo las demandas modernas.

Combinar visuales y lenguaje mejora la precisión en la generación de código de hardware.

ARCO mejora el rendimiento de modelos de aprendizaje profundo a través de la colaboración inteligente entre hardware y software.

Una nueva técnica mejora el uso de energía en el aprendizaje automático basado en árboles.

Aprende cómo la esparsidad de bloques de peso mejora el rendimiento y la eficiencia de la IA.

Nuevas redes neuronales que usan memristores mejoran la eficiencia y la adaptabilidad.

Explorando nuevas formas de mejorar la seguridad de la DRAM contra las amenazas de Rowhammer.

Este estudio mejora las mediciones de qubits usando aprendizaje automático y tecnología FPGA.

La computación en el borde mejora la velocidad y eficiencia en aplicaciones móviles usando IA.

Un nuevo método que usa modelos de difusión mejora la eficiencia y efectividad en la colocación de chips.

Un nuevo método mejora la verificación de la seguridad del procesador contra vulnerabilidades de ejecución especulativa.

MCU-MixQ mejora el rendimiento de los modelos de IA en microcontroladores al optimizar el uso de recursos.

El chip de Trikarenos ofrece un rendimiento confiable en aplicaciones automotrices y aeroespaciales bajo alta radiación.

El marco CHOSEN mejora los Transformadores de Visión para un uso eficiente en FPGA.

IICPilot simplifica las tareas de diseño de backend para ingenieros que usan circuitos integrados.

Graphitron simplifica el procesamiento de gráficos basado en FPGA con un lenguaje de programación fácil de usar.

SigDLA combina aprendizaje profundo y procesamiento de señales para aplicaciones IoT eficientes.

Un nuevo algoritmo simplifica las operaciones de módulo, lo que es útil para la criptografía y los cálculos de primos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en redes neuronales profundas, reduciendo el consumo de energía y aumentando la velocidad.

Examinando el papel de los LLMs en la detección de Hardware Trojans en diseños electrónicos.

Una visión general de los temas clave en el diseño de hardware de computación especializado.

Un nuevo marco mejora el entrenamiento de aprendizaje profundo al integrar la gestión de hardware y tareas.

LaMAGIC automatiza el diseño de circuitos analógicos, ahorrando tiempo y mejorando la precisión para los ingenieros.

Métodos para optimizar el rendimiento en el entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje grandes.

AutoVCoder mejora la capacidad de los LLMs para generar código Verilog de alta calidad de manera efectiva.

Un flujo RAG a medida mejora la respuesta a preguntas para herramientas EDA.

Simopt mejora el diseño de FPGA aprovechando datos de simulación para un mejor rendimiento.

MINT ofrece una forma económica de abordar el problema de Rowhammer en la DRAM.

Nuevas estrategias buscan proteger el DRAM de vulnerabilidades de memoria.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los LLM en la creación de diseños de hardware complejos.

Un nuevo marco mejora la generación de código RTL a través de la aumentación de conjuntos de datos y la autorreflexión.

Un enfoque innovador para mejorar la calidad de imagen en la transmisión de datos satelitales.

Un nuevo marco busca reforzar la seguridad de los dispositivos IoT contra amenazas de canal lateral.

SuperFlow mejora el diseño de circuitos superconductores para una mejor eficiencia y rendimiento.

Una guía de cómo las CNN mejoran el procesamiento y reconocimiento de imágenes.

Una comparación de KANs y MLPs en rendimiento de clasificación y eficiencia de hardware.