arXiv · cs.AI· Leandro Fiorin·· 11 天前AI 评分20
qGAMMA：面向多精度加速器的 DNN 最优映射框架
qGAMMA: A Framework for Optimal DNN Mapping on Multi-Precision Accelerators
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Leandro Fiorin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23222v1
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AI 导读
研究人员提出 qGAMMA 框架，用于探索和优化混合精度深度神经网络（DNN）模型在支持多种定点与浮点精度的通用空间加速器上的映射。该框架采用领域特定遗传算法和基于硬件综合结果的解析性能模型来搜索设计空间，找出最小化目标指标的最优映射与加速器配置。在多类 DNN 工作负载上的评估表明，它有助于在性能、能效和资源利用率之间取得更好的权衡。该工作被 SAMOS XXV 接收。
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