信息学院哈亚军课题组在轻量级神经网络和快速傅立叶变换领域取得重要进展
近日,信息学院可重构与智能计算实验室哈亚军课题组在轻量级神经网络和快速傅立叶变换领域分别取得重要进展,相关成果以TAIT: One-Shot Full-Integer Lightweight DNN Quantization via Tunable Activation Imbalance Transfer和Bitwidth-Optimized Energy-Efficient FFT Design via Scaling Information Propagation为题被ACM/IEEE设计自动化会议(ACM/IEEE Design Automation Conference, DAC)接收。DAC会议是集成电路辅助设计(EDA)和嵌入式系统领域的国际最权威会议, 迄今已有超过50年历史,主要关注芯片、电路以及系统设计的新工具和新方法。该会议近两年的论文接收率为20%左右。 近年来,轻量级神经网络在自动驾驶、无人机目标探测、智能安防和人脸识别等边缘计算领域取得了非常广泛的应用。轻量级神经网络通过将传统卷积分解为逐通道卷积和逐像素卷积,极大地降低了参数量和计算量,但跟传统的量化算法结合时会有较明显的精度损失。 图 轻量级神经...
2021-03-05