Informatique - Architecture matérielle

De nouvelles techniques réduisent la consommation d'énergie en apprentissage profond tout en gardant la précision.

La puce Loihi-2 d'Intel améliore la fusion de capteurs avec rapidité et efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la traduction d'adresses de données pour une meilleure efficacité du système.

Un nouveau cadre améliore le traitement des réseaux neuronaux pour la recherche scientifique.

Un outil complet pour évaluer les systèmes de calcul haute performance.

Découvrez le potentiel de TimeFloats pour un apprentissage efficace en bord et des économies d'énergie.

Exploration des techniques d'apprentissage automatique pour un partitionnement efficace de la conception VLSI.

AIvril améliore la génération de code RTL grâce à une vérification automatique de la syntaxe et une vérification fonctionnelle.

Apprends comment des déclencheurs cachés peuvent manipuler les modèles de langage et poser des risques sérieux.

Des recherches montrent des méthodes pour se protéger contre les attaques par canaux secondaires sur les FPGAs.

RTLRewriter améliore l'optimisation du code RTL, rendant la conception de circuits numériques plus efficace.

Une nouvelle méthode améliore la décompilation matérielle en récupérant des registres et des blocs de mémoire.

Un nouveau cadre améliore la résilience des puces face aux menaces de sécurité grâce à la diversité.

Une méthode pour améliorer l'efficacité et la performance des modèles de langue.

HYDRA améliore l'efficacité des réseaux de neurones profonds pour les appareils edge avec peu de ressources.

Cet article examine les besoins énergétiques croissants de l'IA et ses implications pour les systèmes électriques.

Un aperçu des avancées matérielles rendant les LLMs plus rapides et plus efficaces.

Les processeurs hybrides améliorent l'efficacité et la précision des modèles Transformer.

Explore comment les FPGA améliorent l'efficacité et la vitesse du traitement d'images en temps réel.

Un nouveau cadre optimise le tricotage des circuits pour améliorer les performances de l'informatique quantique.

Une nouvelle technique de compilation améliore les performances et réduit les erreurs dans l'informatique quantique à atomes neutres.

Analyser la performance des datacenters HPC avec des workloads ML et traditionnels.

Une nouvelle méthode prédit rapidement et avec précision les performances des DNN sur divers matériels.

SoftHSM propose une protection abordable contre les menaces cyber pour les industries modernes.

Une étude sur l'utilisation des HSM pour protéger les données dans les environnements industriels.

Count2Multiply améliore l'efficacité de la multiplication de matrices directement dans les systèmes de mémoire.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones en utilisant le calcul en mémoire.

Un nouveau système utilise des réseaux de neurones à impulsions pour un traitement des données plus efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la synthèse de haut niveau grâce à une exploration efficace de l'espace de conception.

CARAML propose une nouvelle façon d'évaluer l'efficacité du matériel AI dans les tâches d'apprentissage automatique.

RapidOMS propose une approche plus rapide et plus efficace pour l'analyse de spectrométrie de masse.

Examen des vulnérabilités du firmware et des outils pour améliorer la sécurité.

Une nouvelle architecture améliore les performances des grands modèles de langage sur les dispositifs edge.

PASS utilise l'informatique probabiliste pour résoudre efficacement des défis difficiles dans différents domaines.

Les chiens robots pourraient transformer la surveillance des chantiers et la collecte de données.

Réduire la précision des calculs sans perdre en exactitude grâce à la technologie R2F2.

Un nouveau cadre améliore la réactivité des systèmes gérant des priorités de tâches variées.

Un nouveau contrôleur améliore la précision du timing dans les systèmes critiques pour la sécurité.

Une étude sur la performance des modèles de détection d'objets sur des petits appareils.

Un aperçu de la computation préservant la vie privée et de son efficacité grâce à des designs centrés sur la mémoire.