Új hozzászólás Aktív témák

• #19 Reggie0 félisten Madárpók #17

  Új Válasz 2019-04-04 14:44:31 #19

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Reggie0

  félisten

  válasz Madárpók #17 üzenetére

  Persze, meg aranyosan annyit raksz le minden tipusbol amennyire szukseg van es ezaltal optimalisan tudod kihasznalni a hardvert. Pl. int4 szamolashoz nem kell int8 eroforrast hasznalni es eldobni a felso 4 bitet, hanem egy kb. int8nyi helyre beraksz ket int4 szamolot. Itt nincs annyira kotott architektura.

  (#16) arn: Azert FPGA-val nem olyan konnyu csikszelt valtani, mint egy procival.

  (#9) 5150: Nekem hasznos volt, mert alapvetoen Xilinx vonalon mozgok, az Altera(intel) torteneseket nem kovetem szorosan.

• #18 Maverick14 tag Madárpók #17

  Új Válasz 2019-04-04 13:55:21 #18

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Maverick14

  tag

  válasz Madárpók #17 üzenetére

  Érdekes módon egyes CNN-ek elég extrém kvantálás mellett is tudnak működni. A 2017-es FPGA konferencián jelent meg ez a cikk a témában:
  [link]
  [arxiv link]

• #8 Reggie0 félisten Madárpók #7

  Új Válasz 2019-04-04 01:35:32 #8

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Reggie0

  félisten

  válasz Madárpók #7 üzenetére

  FPGA-n barmi letezik. Akar INT29 is.

  Ezek a cuccok nem kepet szamolnak, hanem inkabb neuralis halo, deeplearning es hasonlok, sok helyre nem kell a pontossag.

Új hozzászólás Aktív témák