Güney Kaliforniya Üniversitesi'ndeki (USC) araştırmacılar tarafından "Kaynak kısıtlı TinyML uygulamaları için bellekte piksel işleme paradigması" başlıklı yeni bir teknik makale yayınlandı.
Makaleye göre, “Yeni bir Bellekte Piksel İşleme (P2M) analog çok kanallı, çok bitli evrişim, toplu normalleştirme ve Düzeltilmiş Doğrusal Birimler (ReLU) için destek ekleyerek piksel dizisini özelleştiren paradigma. Çözümümüz, bütünsel bir algoritma-devre ortak tasarım yaklaşımı ve ortaya çıkan P2M paradigması, dökümhanede üretilebilir CMOS görüntü sensörü platformlarına bellek yoğun ilk birkaç kat evrişimli sinir ağı (CNN) modellerini yerleştirmek için bir yedek olarak kullanılabilir.
Bul teknik kağıt burada. Ağustos 2022'de yayınlandı.
Datta, G., Kundu, S., Yin, Z. ve ark. Kaynak kısıtlı TinyML uygulamaları için bellekte piksel işleme paradigması. Sci Rep 12, 14396 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-17934-1 (erişim bağlantısını aç).
İlgili Okuma
Yongalarda Yapay Zeka İçin Yeni Kullanımlar
ML/DL uçta tasarım karmaşıklığını artırıyor, ancak aynı zamanda güç ve performansı iyileştirmek için yeni seçenekler ekliyor.
Uç Bilgi İşlemi Hızlandırmak için Yapay Zekayı Kullanma
Bir sistemin davranışını optimize etmek, PPA'yı iyileştirebilir ve kullanım ömrünü uzatabilir.
Analog Geri Dönebilir mi?
Endüstri, analogun yeni bir görünüm kazandığı bir dönüm noktasına ulaştı, ancak dijital zemini kolayca bırakmayacak.
