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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 127 - 130 (4page)
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Due to increasing demands for AI systems around the world, demand for AI accelerators is growing gradually. Processing-in-memory (PIM) is state-of-the-art technology for massive amount of calculation like MAC in AI systems. This paper discusses how to optimize PIM chip using with DNN+NeuroSim. Simulation results show that the synaptic array size and ADC bit precision must be adopted considering trade-offs between factors of a chip performance (e.g., inference accuracy, FPS, TOPS/W). Based on these results, we can discuss about balanced option when designing a PIM chip.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Array size와 bit precision 변경에 따른 칩 성능 변화
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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