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Los autores demuestran el papel clave que juegan los dataflows en la optimización de la eficiencia energética de los aceleradores de redes neuronales profundas (DNN). Al introducir un enfoque sistemático para analizar el problema y un nuevo dataflow, llamado Row-Stationary, que es hasta 2.5 veces más eficiente en energía que los dataflows existentes al procesar un DNN de última generación, este trabajo proporciona directrices para futuros diseños de aceleradores DNN.
Chen et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.
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