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Multiply-and-Fire: An Event-Driven Sparse Neural Network Accelerator
Multiply-and-Fire: An Event-Driven Sparse Neural Network Accelerator
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Multiply-and-Fire: An Event-Driven Sparse Neural Network Accelerator

Yu, Miao ; Xiang, Tingting ; Miriyala, Venkata Pavan Kumar ; Carlson, Trevor E.

ACM transactions on architecture and code optimization, 2023-12, Vol.20 (4), p.1-26, Article 59 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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FPGA Accelerator for Real-Time Non-Line-of-Sight Imaging
FPGA Accelerator for Real-Time Non-Line-of-Sight Imaging
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FPGA Accelerator for Real-Time Non-Line-of-Sight Imaging

Liao, Zhengpeng ; Jiang, Deyang ; Liu, Xiaochun ; Velten, Andreas ; Ha, Yajun ; Lou, Xin

IEEE transactions on circuits and systems. I, Regular papers, 2022-02, Vol.69 (2), p.721-734 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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TELEPORT: Hardware/software alternative to CUDA shared memory programming
TELEPORT: Hardware/software alternative to CUDA shared memory programming
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TELEPORT: Hardware/software alternative to CUDA shared memory programming

Lashgar, Ahmad ; Atoofian, Ehsan ; Baniasadi, Amirali

Microprocessors and microsystems, 2018-11, Vol.63, p.169-181 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier B.V

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Fault-Tolerant Hardware Acceleration for High-Performance Edge-Computing Nodes
Fault-Tolerant Hardware Acceleration for High-Performance Edge-Computing Nodes
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Fault-Tolerant Hardware Acceleration for High-Performance Edge-Computing Nodes

Barbirotta, Marcello ; Cheikh, Abdallah ; Mastrandrea, Antonio ; Menichelli, Francesco ; Angioli, Marco ; Jamili, Saeid ; Olivieri, Mauro

Electronics (Basel), 2023-09, Vol.12 (17), p.3574 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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FP-BNN: Binarized neural network on FPGA
FP-BNN: Binarized neural network on FPGA
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FP-BNN: Binarized neural network on FPGA

Liang, Shuang ; Yin, Shouyi ; Liu, Leibo ; Luk, Wayne ; Wei, Shaojun

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-01, Vol.275, p.1072-1086 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Computer vision algorithms and hardware implementations: A survey
Computer vision algorithms and hardware implementations: A survey
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Computer vision algorithms and hardware implementations: A survey

Feng, Xin ; Jiang, Youni ; Yang, Xuejiao ; Du, Ming ; Li, Xin

Integration (Amsterdam), 2019-11, Vol.69, p.309-320 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Machine Learning With Neuromorphic Photonics
Machine Learning With Neuromorphic Photonics
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Machine Learning With Neuromorphic Photonics

de Lima, Thomas Ferreira ; Peng, Hsuan-Tung ; Tait, Alexander N. ; Nahmias, Mitchell A. ; Miller, Heidi B. ; Shastri, Bhavin J. ; Prucnal, Paul R.

Journal of lightwave technology, 2019-03, Vol.37 (5), p.1515-1534 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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8
DNN+NeuroSim V2.0: An End-to-End Benchmarking Framework for Compute-in-Memory Accelerators for On-Chip Training
DNN+NeuroSim V2.0: An End-to-End Benchmarking Framework for Compute-in-Memory Accelerators for On-Chip Training
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DNN+NeuroSim V2.0: An End-to-End Benchmarking Framework for Compute-in-Memory Accelerators for On-Chip Training

Peng, Xiaochen ; Huang, Shanshi ; Jiang, Hongwu ; Lu, Anni ; Yu, Shimeng

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2021-11, Vol.40 (11), p.2306-2319 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA
DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA
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DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA

Wang, Chao ; Gong, Lei ; Yu, Qi ; Li, Xi ; Xie, Yuan ; Zhou, Xuehai

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2017-03, Vol.36 (3), p.513-517 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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XNOR Neural Engine: A Hardware Accelerator IP for 21.6-fJ/op Binary Neural Network Inference
XNOR Neural Engine: A Hardware Accelerator IP for 21.6-fJ/op Binary Neural Network Inference
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XNOR Neural Engine: A Hardware Accelerator IP for 21.6-fJ/op Binary Neural Network Inference

Conti, Francesco ; Schiavone, Pasquale Davide ; Benini, Luca

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2018-11, Vol.37 (11), p.2940-2951 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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