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Thinker:可重构混合神经网络计算芯片: 收藏
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引用; 《人工智能》2018年第2期 34-45页; 作者：尹首一欧阳鹏唐士斌涂锋斌李秀冬郑时轩陆天翼谷江源刘雷波魏少军不详清华大学微纳电子系清华大学微电子学研究所中国电子学会电子设计自动化专委会; 深度神经网络已被广泛应用于人工智能系统中,神经网络专用计算芯片成为学术界和工业界的关注热点。Thinker是一款基于可重构计算架构的低功耗神经网络计算芯片,其支持卷积网络、全连接网络和递归网络的混合计算。为了实现高能效,Thinke...; 深度神经网络已被广泛应用于人工智能系统中,神经网络专用计算芯片成为学术界和工业界的关注热点。Thinker是一款基于可重构计算架构的低功耗神经网络计算芯片,其支持卷积网络、全连接网络和递归网络的混合计算。为了实现高能效,Thinker提出了三种优化技术。首先,每个处理单元(PE)支持位宽自适应计算,以满足神经层的不同位宽。; 来源：详细信息评论

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