Informatica - Architettura hardware

ARCO migliora le prestazioni dei modelli di deep learning grazie a una collaborazione intelligente tra hardware e software.

Una nuova tecnica migliora l'uso dell'energia nell'apprendimento automatico basato sugli alberi.

Scopri come la sparsità dei blocchi di peso migliora le performance e l'efficienza dell'AI.

Nuove reti neurali che usano memristor migliorano l'efficienza e l'adattabilità.

Esplorando nuovi approcci per migliorare la sicurezza del DRAM contro le minacce di Rowhammer.

Questo studio migliora le misurazioni dei qubit usando machine learning e tecnologia FPGA.

L'edge computing migliora la velocità e l'efficienza nelle app mobili usando l'IA.

Un nuovo metodo che usa modelli di diffusione migliora l'efficienza e l'efficacia nel posizionamento dei chip.

Un nuovo metodo migliora la verifica della sicurezza del processore contro le vulnerabilità di esecuzione speculativa.

MCU-MixQ migliora le prestazioni dei modelli AI sui microcontrollori ottimizzando l'uso delle risorse.

Il chip Trikarenos offre prestazioni affidabili nelle applicazioni automobilistiche e aerospaziali anche sotto alta radiazione.

Il framework CHOSEN migliora i Vision Transformers per un uso efficiente degli FPGA.

IICPilot semplifica i compiti di design backend per gli ingegneri che usano circuiti integrati.

Graphitron semplifica l'elaborazione dei grafi basata su FPGA con un linguaggio di programmazione facile da usare.

SigDLA unisce deep learning e processamento dei segnali per applicazioni IoT efficienti.

Un nuovo algoritmo semplifica le operazioni di modulo, utile per la crittografia e i calcoli sui numeri primi.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle reti neurali profonde, riducendo il consumo energetico e aumentando la velocità.

Esaminando il ruolo degli LLM nel rilevare i Trojans hardware nei progetti elettronici.

Una panoramica delle questioni chiave nella progettazione di hardware informatico specializzato.

Un nuovo framework migliora l'addestramento del deep learning integrando hardware e gestione dei compiti.

LaMAGIC automatizza la progettazione di circuiti analogici, risparmiando tempo e migliorando l'accuratezza per gli ingegneri.

Metodi per ottimizzare le prestazioni nell'addestramento e nell'inferenza di modelli linguistici grandi.

AutoVCoder migliora la capacità degli LLM di generare codice Verilog di alta qualità in modo efficace.

Un flusso RAG su misura migliora il Q&A per gli strumenti EDA.

Simopt migliora il design FPGA sfruttando i dati di simulazione per prestazioni migliori.

MINT offre un modo economico per affrontare il problema del Rowhammer nella DRAM.

Nuove strategie puntano a proteggere il DRAM dalle vulnerabilità di memoria.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei LLM nella creazione di design hardware complessi.

Un nuovo framework migliora la generazione di codice RTL attraverso l'augmentazione del dataset e l'auto-riflessione.

Un approccio innovativo per migliorare la qualità delle immagini nella trasmissione dei dati satellitari.

Un nuovo framework punta a rafforzare la sicurezza dei dispositivi IoT contro le minacce di tipo side-channel.

SuperFlow migliora il design dei circuiti superconduttori per una maggiore efficienza e prestazioni.

Una guida su come le CNN migliorano l'elaborazione e il riconoscimento delle immagini.

Un confronto tra KAN e MLP in termini di prestazioni di classificazione ed efficienza hardware.

RoSE-Opt automatizza la progettazione di circuiti analogici per una maggiore efficienza e affidabilità.

Uno sguardo alla tecnologia Field-Programmable Pixel Convolutional Array e al suo impatto.

Un nuovo design di sommatore migliora l'efficienza nell'hardware per il deep learning.

Un nuovo metodo migliora la verifica per i moderni processori RISC-V, assicurando la correttezza del design.

Uno sguardo al nuovo design di memoria multi-port flessibile per i dispositivi moderni.

Esplorando la natura flessibile e le applicazioni delle reti neurali liquide.