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With Shared Microexponents, A Little Shifting Goes a Long Way., , , , , , , , , und 12 andere Autor(en). ISCA, Seite 83:1-83:13. ACM, (2023)Extending Data Flow Architectures for Convolutional Neural Networks to Multiple FPGAs., , , und . ICFPT, Seite 132-141. IEEE, (2023)HPIPE: Heterogeneous Layer-Pipelined and Sparse-Aware CNN Inference for FPGAs., und . FPGA, Seite 320. ACM, (2020)Microscaling Data Formats for Deep Learning., , , , , , , , , und 23 andere Autor(en). CoRR, (2023)End-to-End FPGA-based Object Detection Using Pipelined CNN and Non-Maximum Suppression., , , , , , , , , und . FPL, Seite 76-82. IEEE, (2021)Neighbors From Hell: Voltage Attacks Against Deep Learning Accelerators on Multi-Tenant FPGAs., , , und . FPT, Seite 103-111. IEEE, (2020)Shared Microexponents: A Little Shifting Goes a Long Way., , , , , , , , , und 12 andere Autor(en). CoRR, (2023)HPIPE NX: Boosting CNN Inference Acceleration Performance with AI-Optimized FPGAs., , , und . FPT, Seite 1-9. IEEE, (2022)From TensorFlow Graphs to LUTs and Wires: Automated Sparse and Physically Aware CNN Hardware Generation., und . FPT, Seite 56-65. IEEE, (2020)High Throughput FPGA-Based Object Detection via Algorithm-Hardware Co-Design., , , , , , , , , und . ACM Trans. Reconfigurable Technol. Syst., 17 (1): 1:1-1:20 (März 2024)