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DNN+NeuroSim은 장치 수준, 회로 수준 및 알고리즘 수준의 계층적 설계 옵션을 갖춘 딥 신경망을 위한 메모리 내 계산(CIM) 가속기를 벤치마킹하기 위한 통합 프레임워크입니다. Pytorch 및 Tensorflow와 같은 인기 있는 머신 러닝 플랫폼과 NeuroSim을 인터페이스하기 위해 파이썬 래퍼가 개발되었습니다. 이 프레임워크는 자동 알고리즘-하드웨어 매핑을 지원하며, 하드웨어 제약이 있는 상황에서 칩 수준 성능과 추론 정확도를 평가합니다. 본 연구에서는
Peng et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.