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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 304 - 308 (5page)
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With advancements in deep learning algorithms, crossbar-based In-Memory Computing (IMC) technology, capable of handling large-scale computations quickly and efficiently, has garnered significant attention. Due to arrays due to constraints on array sizes and their spatial placement requirements, compilers for in-memory computing have recently been proposed. However, they are still in the early stages of research, failing to find the optimal solution within a broad design space. In this study, we propose a metaheuristicsbased in-memory compiler that finds a more efficient mapping solution by extending on an open-sourced framework. Specifically, we enhance the fitness function of metaheuristics and produce better mapping solutions by implementing inter-core communications which is crucial in estimating the chip performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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