新しいツールがDSPの使い方を最適化してハードウェア設計を簡単にしてくれるよ。
Gus Henry Smith, Colin Knizek, Daniel Petrisko
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コンピューターサイエンス - ハードウェアアーキテクチャー
RSSASiMフレームワークは、エネルギー効率の良いディープラーニング技術の精度を高める。
Wenlun Zhang, Shimpei Ando, Yung-Chin Chen
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新しいツールがSpectreみたいな隠れた脅威からプログラムを守る手助けをする方法を見つけよう。
Fangzheng Lin, Zhongfa Wang, Hiroshi Sasaki
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AIvril2はAI駆動のエラー修正と検証でRTLコードの作成を効率化するよ。
Mubashir ul Islam, Humza Sami, Pierre-Emmanuel Gaillardon
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コンピュート・イン・メモリが計算速度とエネルギー使用をどう最適化するかを学ぼう。
Dhandeep Challagundla, Ignatius Bezzam, Riadul Islam
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Swiftフレームワークは、FPGAを使ってグラフ処理の速度と効率を向上させるよ。
Oluwole Jaiyeoba, Abdullah T. Mughrabi, Morteza Baradaran
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Masala-CHAIは電子回路設計のためのSPICEネットリスト生成を効率化するよ。
Jitendra Bhandari, Vineet Bhat, Yuheng He
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この論文は、エッジデバイスのパフォーマンス向上のためのANN手法を評価してるよ。
Ali Ganbarov, Jicheng Yuan, Anh Le-Tuan
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分岐予測器は、現代のプロセッサの性能にとって重要な役割を果たしてる。
Jiajie Chen, Peng Qu, Youhui Zhang
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新しいツールが技術設計の主張生成プロセスを簡素化する。
Mohammad Shahidzadeh, Behnam Ghavami, Steve Wilton
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SNNのパフォーマンスとエネルギー効率を向上させるためのハイブリッドアーキテクチャを紹介する研究。
Ilkin Aliyev, Jesus Lopez, Tosiron Adegbija
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Vespaフレームワークは、チップデザインの複雑なプロセスを簡素化して、技術をより早くするんだ。
Gabriele Montanaro, Andrea Galimberti, Davide Zoni
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カメレオンシステムはリソースをうまく管理して言語モデルのパフォーマンスを向上させる。
Nikoleta Iliakopoulou, Jovan Stojkovic, Chloe Alverti
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Andaについて学ぼう。これはLLMのアクティベーションデータを管理する新しい方法だよ。
Chao Fang, Man Shi, Robin Geens
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新しい方法が、より良いGNN処理のためのデータフロー戦略を予測する。
Pol Puigdemont, Enrico Russo, Axel Wassington
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ARMチップの人気上昇とそれがテクノロジーに与える影響を探ろう。
Ahmed Heakl, Chaimaa Abi, Rania Hossam
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大規模言語モデルを使って、バックドア攻撃がハードウェア設計にどんな脅威をもたらすか探ってみて。
Lakshmi Likhitha Mankali, Jitendra Bhandari, Manaar Alam
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AIMC技術は、重い再トレーニングなしでより効率的なAIモデルの展開を可能にするんだ。
Chen Li, Corey Lammie, Manuel Le Gallo
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自動DRCコード生成は回路設計を効率化し、精度を高める。
Chen-Chia Chang, Chia-Tung Ho, Yaguang Li
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モバイルAIがエキスパートモデルの混合でどう進化してるかを発見しよう。
Andrii Skliar, Ties van Rozendaal, Romain Lepert
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CXLは速さを提供するけど、既存のシステムとの課題がある。
Shunyu Mao, Jiajun Luo, Yixin Li
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FlexiBitがAIハードウェアの効率と速度をどう変えてるかを見てみよう。
Faraz Tahmasebi, Yian Wang, Benji Y. H. Huang
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MATTERがモバイルチップの熱的脆弱性をどのように利用するかを深掘り。
Mehdi Elahi, Mohamed R. Elshamy, Abdel-Hameed Badawy
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量子回路シミュレーションの効率を改善するためのFPGAの役割を探る。
Youssef Moawad, Andrew Brown, René Steijl
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メモリアタックからのニューラルネットワークへの脅威を探る。
Ranyang Zhou, Jacqueline T. Liu, Sabbir Ahmed
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Massimultを見つけて、もっと速くて効率的なコンピューティングのための新しいアーキテクチャだよ。
Jurgen Nicklisch-Franken, Ruslan Feizerakhmanov
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IMPACTアーキテクチャでデータ処理の速度と効率が大幅に向上したよ。
Omar Ghazal, Wei Wang, Shahar Kvatinsky
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MQMSは、より速いデータ処理のためにGPU-SSDシステムを変革する。
Ayush Gundawar, Euijun Chung, Hyesoon Kim
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スマートグラスがAIと分散コンピューティングで進化してるのを発見しよう。
Severin Bochem, Victor J. B. Jung, Arpan Prasad
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BOSSがイオントラップ量子コンピュータをどう革新してるか学ぼう。
Xian Wu, Chenghong Zhu, Jingbo Wang
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ASC-Hookは、ARMアプリケーションのシステムコールのパフォーマンスとモニタリングを向上させる。
Yang Shen, Min Xie, Wenzhe Zhang
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新しい戦略が攻撃に対するアドレス空間配置ランダム化を改善する。
Shixin Song, Joseph Zhang, Mengjia Yan
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PyraNetデータセットは、Verilogコードの品質と効率の向上を推進してるよ。
Bardia Nadimi, Ghali Omar Boutaib, Hao Zheng
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マルチエージェントシステムを使ってハードウェア設計を簡素化する新しいアプローチ。
Yujie Zhao, Hejia Zhang, Hanxian Huang
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ニューロモルフィックコンピューティングが信号処理の効率をどう高めるかを発見しよう。
Vlad C. Andrei, Alexandru P. Drăguţoiu, Gabriel Béna
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研究者たちは、検証を強化するためにハードウェア設計のための重要なセキュリティ特性を提供する。
Jayden Rogers, Niyaz Shakeel, Divya Mankani
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AIトレーニングのエネルギー需要とその環境への影響を探ってみよう。
Imran Latif, Alex C. Newkirk, Matthew R. Carbone
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Plaidはリソースを調整して、エネルギー消費を最小限に抑えながら最高のパフォーマンスを発揮することで、コンピューティングの効率を再定義してるよ。
Zhaoying Li, Pranav Dangi, Chenyang Yin
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AiEDAがAIの効率でデジタルチップ設計をどのように変革するかを発見しよう。
Aditya Patra, Saroj Rout, Arun Ravindran
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DiPを紹介するよ、新しいアーキテクチャでAIのパフォーマンスと効率を向上させるんだ。
Ahmed J. Abdelmaksoud, Shady Agwa, Themis Prodromakis
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