کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Approximate computing emerges as a promising approach to enhance the efficiency of compute-in-memory (CiM) systems in deep neural network processing. However, traditional approximate techniques often significantly trade off accuracy for power efficiency, and fail to reduce data transfer between main memory and CiM banks, which dominates power consumption. This paper introduces a novel probabilistic approximate computation (PAC) method that leverages statistical techniques to approximate multiply-and-accumulation (MAC) operations, reducing approximation error by 4X compared to existing approaches. PAC enables efficient sparsity-based computation in CiM systems by simplifying complex MAC vector computations into scalar calculations. Moreover, PAC enables sparsity encoding and eliminates the LSB activations transmission, significantly reducing data reads and writes. This sets PAC apart from traditional approximate computing techniques, minimizing not only computation power but also memory accesses by 50%, thereby boosting system-level efficiency. We developed PACiM, a sparsity-centric architecture that fully exploits sparsity to reduce bit-serial cycles by 81% and achieves a peak 8b/8b efficiency of 14.63 TOPS/W in 65 nm CMOS while maintaining high accuracy of 93.85/72.36/66.02% on CIFAR-10/CIFAR-100/ImageNet benchmarks using a ResNet-18 model, demonstrating the effectiveness of our PAC methodology.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
محاسبات تقریبی به عنوان یک رویکرد امیدوار کننده برای افزایش کارآیی سیستم های محاسبات در حافظه (CIM) در پردازش شبکه عصبی عمیق ظاهر می شود.با این حال ، تکنیک های تقریبی سنتی اغلب به طور قابل توجهی از دقت برای بهره وری انرژی برخورد می کنند و در کاهش انتقال داده بین حافظه اصلی و بانکهای CIM که حاکم بر مصرف برق است ، کاهش نمی یابد.این مقاله یک روش محاسبات تقریبی احتمالی جدید (PAC) را معرفی می کند که از تکنیک های آماری برای تقریبی عملیات ضرب و تجمع (MAC) تقریب می کند و خطای تقریبی را در مقایسه با رویکردهای موجود کاهش می دهد.PAC با ساده کردن محاسبات پیچیده وکتور MAC در محاسبات مقیاس ، محاسبه مبتنی بر پراکندگی کارآمد را در سیستم های CIM امکان پذیر می کند.علاوه بر این ، PAC رمزگذاری پراکنده را قادر می سازد و انتقال فعال سازی LSB را از بین می برد ، و داده ها را به طور قابل توجهی کاهش می دهد و می نویسد.این امر PAC را از تکنیک های محاسباتی تقریبی سنتی جدا می کند ، نه تنها قدرت محاسبه بلکه دسترسی به حافظه را 50 ٪ به حداقل می رساند و از این طریق باعث افزایش راندمان سطح سیستم می شود.ما PACIM ، یک معماری پراکنده محور را توسعه دادیم که به طور کامل از پراکندگی برای کاهش چرخه های بیت سریال 81 ٪ استفاده می کند و به یک اوج 8b/8b از 14.63 تاپ/W در 65 نانومتر CMOS دست می یابد و در حالی که دقت بالایی از 93.85/72.36/66.02 ٪ دارددر معیارهای CIFAR-10/CIFAR-100/Imagenet با استفاده از یک مدل RESNET-18 ، نشان دهنده اثربخشی روش PAC ما است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
