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MaxEVA: Maximizing the Efficiency of Matrix Multiplication on Versal AI Engine
Endri Taka
*
, Aman Arora,
Kai Chiang Wu
, Diana Marculescu
*
此作品的通信作者
國立陽明交通大學
資訊工程學系
研究成果
:
Conference contribution
›
同行評審
9
引文 斯高帕斯(Scopus)
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指紋
指紋
深入研究「MaxEVA: Maximizing the Efficiency of Matrix Multiplication on Versal AI Engine」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Matrix multiplication
100%
AI Engine
100%
Versal
100%
FP32
42%
Energy Efficiency
28%
Deep Learning Workloads
28%
High Energy Efficiency
14%
Processor Core
14%
Memory Requirements
14%
32-bit
14%
8-bit
14%
Hardware Architecture
14%
Performance Bottleneck
14%
Throughput Gain
14%
Computational Requirements
14%
Programmable Processor
14%
Performance Efficiency
14%
Xilinx
14%
Floating-point
14%
Multiple Angles
14%
Engine Architecture
14%
Knowledge Gaps
14%
Vector-based Algorithm
14%
Computer Science
Matrix Multiplication
100%
Artificial Intelligence
100%
Energy Efficiency
42%
Deep Learning Method
28%
Processor Core
14%
Memory Requirement
14%
Hardware Architecture
14%
Performance Bottleneck
14%
Floating Point
14%