DeepAxe : a framework for exploration of approximation and reliability trade-offs in DNN accelerators
autor
vastutusandmed
Mahdi Taheri, Mohammad Riazati, Mohammad Hasan Ahmadilivani, Maksim Jenihhin, Masoud Daneshtalab, Jaan Raik, Mikael Sjodin, Bjorn Lisper
allikas
kirjastus/väljaandja
ajakirja aastakäik number kuu
arXiv:2303.08226
ilmumisaasta
leheküljed
8 p. : ill
märkused
This paper is accepted at the 24th International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED) 2023
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
keel
inglise
klassifikaator
TTÜ struktuuriüksus
Uurimisrühm
Taheri, M., Riazati, M., Ahmadilivani, M.H., Jenihhin, M., Daneshtalab, M., Raik, J., Sjödin, M., Lisper, B. DeepAxe : a framework for exploration of approximation and reliability trade-offs in DNN accelerators // arXiv.org (2023) arXiv:2303.08226, 8 p. : ill.