檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "memory".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="陳雅淑"
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現代智慧設備上通常會運行多個神經網路以提供更好的服務。然而，當執行程式所需記憶體超過實體記憶體容量時，又稱為記憶體超額認購(Memory oversubscription)，系統效能會顯著降低。為了…
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通用型圖像處理器(GPGPU)已被廣泛應用於執行高效能程式。然而，這類系 統的效能瓶頸通常發生在有限的記憶體當中；尤其當系統執行需要大量資料搬移 的應用程式時，有限記憶體引起的效能瓶頸更為嚴重。為支…
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為追求效能與耗電量的最佳平衡，異質計算系統結合記憶體子系統成為移動裝置的標準硬體配備。然而，應用程式在這類的系統上執行，需要在不同功耗的單元上執行，且必須滿足使用者品質要求，使得這類系統上的耗能感知…
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為了提升現今智慧裝置的服務品質，越來越多的應用程式需要同時執行多種不同的神經網路，並且每個神經網路可能會有多個的執行需求~(稱為神經網路的批量推理)。批量推理具備提升記憶體以及計算資源利用率的特性，…
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以快閃記憶體為基礎的固態硬碟,擁有低功率、抗震、以及高隨機存取能力等優點,逐 漸取代傳統硬碟。然而, 固態硬碟的效能深受管理機制的影響,現存的傳統硬碟效能評 測程式無法反應管理機制的優劣,使得使用效…
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電阻式記憶體成為加速嵌入式系統中神經網路推理的新興解決方案。為了减少神經網路的延遲，所有預先訓練好的權重會先寫入在電阻式記憶體中，以執行神經網路的推理階段。 然而，由於部署的神經網路數據依賴性，常導…
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電阻式記憶體的特性提供了在記憶體內運算的可能性，被視為加速神經網路運算的解決方案。為了應付神經網路中大量的向量矩陣相乘運算，周邊電路被使用於組織大量的電阻式記憶體元件，使其形成能提供高度平行化的記憶…
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電阻式隨機存取記憶體（ReRAM）已經成為一種有潛力的解決方案，通過在記憶體中進行處理的操作來加速深度神經網路（DNN）的推理。然而，在這樣的加速器上實施多個神經網路推理會遇到資源分配和調度問題。在…
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ReRAM加速器的輸出量受神經網路的資料相依性影響，導致硬體利用率降低。為了解決這個問題，我們提出了一個LAS引擎，其中包括多個神經網路之間的資源分配，每層的權重映射，以及用於進一步回收未使用資源的…
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現今多核心系統內的應用程式需要存取多顆核心與外部裝置，因此在系統內常配備有匯流排裝置及直接存取記憶體控制器去管理傳輸任務。然而，由於工作具有優先順序的限制以及傳輸衝突的情況，如何針對匯流排與直接存取…