[논문]Advanced AI Hardware Designs Based on FPGAs

Kim, Joo-Young

doi:10.3390/electronics10202551

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[해외논문] Advanced AI Hardware Designs Based on FPGAs 원문보기

Electronics, v.10 no.20, 2021년, pp.2551 -

Kim, Joo-Young (School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 34141, Korea)

Abstract AI-Helper

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technology enable computers to run cognitive tasks such as recognition, understanding, and reasoning, which are believed to be processes that only humans are capable of, using a massive amount of data [...]...

참고문헌 (12)

10.3390/electronics9091461 Wang, Z., Tang, Q., Guo, B., Wei, J., and Wang, L. (2020). Resource Partitioning and Application Scheduling with Module Merging on Dynamically and Partially Reconfigurable FPGAs. Electronics, 9.

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10.3390/electronics10010094 Rios-Navarro, A., Gutierrez-Galan, D., Dominguez-Morales, J.P., Piñero-Fuentes, E., Duran-Lopez, L., Tapiador-Morales, R., and Dominguez-Morales, M.J. (2021). Efficient Memory Organization for DNN Hardware Accelerator Implementation on PSoC. Electronics, 10.

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10.3390/electronics9050832 Li, S., Sun, K., Luo, Y., Yadav, N., and Choi, K. (2020). Novel CNN-Based AP2D-Net Accelerator: An Area and Power Efficient Solution for Real-Time Applications on Mobile FPGA. Electronics, 9.

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10.3390/electronics9101666 Han, Z., Jiang, J., Qiao, L., Dou, Y., Xu, J., and Kan, Z. (2020). Accelerating Event Detection with DGCNN and FPGAs. Electronics, 9.

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10.3390/electronics10182272 Bouguezzi, S., Fredj, H.B., Belabed, T., Valderrama, C., Faiedh, H., and Souani, C. (2021). An Efficient FPGA-Based Convolutional Neural Network for Classification: Ad-MobileNet. Electronics, 10.

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10.3390/electronics10151830 Gao, J., Liu, Q., and Lai, J. (2021). An Approach of Binary Neural Network Energy-Efficient Implementation. Electronics, 10.

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10.3390/electronics9111765 Kwan, E.Y.L., and Nunez-Yanez, J. (2020). Entropy-Driven Adaptive Filtering for High-Accuracy and Resource-Efficient FPGA-Based Neural Network Systems. Electronics, 9.

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10.3390/electronics9061005 Wu, N., Jiang, T., Zhang, L., Zhou, F., and Ge, F. (2020). A Reconfigurable Convolutional Neural Network-Accelerated Coprocessor Based on RISC-V Instruction Set. Electronics, 9.

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10.3390/electronics9122193 Novickis, R., Justs, D.J., Ozols, K., and Greitāns, M. (2020). An Approach of Feed-Forward Neural Network Throughput-Optimized Implementation in FPGA. Electronics, 9.

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10.3390/electronics10030314 Alcolea, A., and Resano, J. (2021). FPGA Accelerator for Gradient Boosting Decision Trees. Electronics, 10.

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