A highly-parallel and energy-efficient 3D multi-layer CMOS-RRAM accelerator for tensorized neural network
It is a grand challenge to develop highly parallel yet energy-efficient machine learning hardware accelerator. This paper introduces a three-dimensional (3-D) multilayer CMOSRRAM accelerator for atensorized neural network. Highly parallel matrix-vector multiplication can be performed with low power...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Huang, Hantao, Ni, Leibin, Wang, Kanwen, Wang, Yuangang, Yu, Hao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/87049 http://hdl.handle.net/10220/45222 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Distributed In-Memory Computing on Binary RRAM Crossbar
بواسطة: Ni, Leibin, وآخرون
منشور في: (2017) -
Ultra-high-speed accelerator architecture for convolutional neural network based on processing-in-memory using resistive random access memory
بواسطة: Wang, Hongzhe, وآخرون
منشور في: (2023) -
Simulation of 1T1R(one-transistor one RRAM) memory cell
بواسطة: Shi, Quan
منشور في: (2024) -
Taylor's theorem: a new perspective for neural tensor networks
بواسطة: Li, Wei, وآخرون
منشور في: (2022) -
Tensor factorization for low-rank tensor completion
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2017)