LoopTree: Exploring the Fused-layer Dataflow Accelerator Design Space
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Gilbert, Michael, Wu, Yannan Nellie, Emer, Joel S., Sze, Vivienne |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Tailors: Accelerating Sparse Tensor Algebra by Overbooking Buffer Capacity
von: Xue, Zi Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xue, Zi Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast and Fusiest: An Optimal Fusion-Aware Mapper for Accelerator Design
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Turbo-Charged Mapper: Fast and Optimal Mapping for Energy-efficient and Low-latency Accelerator Design
von: Gilbert, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gilbert, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CiMLoop: A Flexible, Accurate, and Fast Compute-In-Memory Modeling Tool
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Modeling Analog-Digital-Converter Energy and Area for Compute-In-Memory Accelerator Design
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FuseMax: Leveraging Extended Einsums to Optimize Attention Accelerator Design
von: Nayak, Nandeeka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nayak, Nandeeka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stream: Design Space Exploration of Layer-Fused DNNs on Heterogeneous Dataflow Accelerators
von: Symons, Arne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Symons, Arne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Architecture-Level Modeling of Photonic Deep Neural Network Accelerators
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PIMfused: Near-Bank DRAM-PIM with Fused-layer Dataflow for CNN Data Transfer Optimization
von: Yang, Simei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Simei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mambalaya: Einsum-Based Fusion Optimizations on State-Space Models
von: Odemuyiwa, Toluwanimi O., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Odemuyiwa, Toluwanimi O., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multilayer Dataflow: Orchestrate Butterfly Sparsity to Accelerate Attention Computation
von: Wu, Haibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Haibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stream-HLS: Towards Automatic Dataflow Acceleration
von: Basalama, Suhail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Basalama, Suhail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DFModel: Design Space Optimization of Large-Scale Systems Exploiting Dataflow Mappings
von: Ko, Sho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ko, Sho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SnipSnap: A Joint Compression Format and Dataflow Co-Optimization Framework for Efficient Sparse LLM Accelerator Design
von: Wu, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TeAAL: A Declarative Framework for Modeling Sparse Tensor Accelerators
von: Nayak, Nandeeka, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nayak, Nandeeka, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DORA: Dataflow-Instruction Orchestration Architecture for DNN Acceleration
von: Chen, Xingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Xingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LoopLynx: A Scalable Dataflow Architecture for Efficient LLM Inference
von: Zheng, Jianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Jianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AccelCIM: Systematic Dataflow Exploration for SRAM Compute-in-Memory Accelerator
von: Xue, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xue, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
StreamTensor: Make Tensors Stream in Dataflow Accelerators for LLMs
von: Ye, Hanchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Hanchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A High-Throughput FPGA Accelerator for Lightweight CNNs With Balanced Dataflow
von: Zhao, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Sparsity-Aware Autonomous Path Planning Accelerator with HW/SW Co-Design and Multi-Level Dataflow Optimization
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLMulator: Generalizable Cost Modeling for Dataflow Accelerators with Input-Adaptive Control Flow
von: Chang, Kaiyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, Kaiyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MIREDO: MIP-Driven Resource-Efficient Dataflow Optimization for Computing-in-Memory Accelerator
von: He, Xiaolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Xiaolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparsity-Aware Streaming SNN Accelerator with Output-Channel Dataflow for Automatic Modulation Classification
von: Yang, Kuilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Kuilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SIRA: Scaled-Integer Range Analysis for Optimizing FPGA Dataflow Neural Network Accelerators
von: Umuroglu, Yaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Umuroglu, Yaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FEATHER: A Reconfigurable Accelerator with Data Reordering Support for Low-Cost On-Chip Dataflow Switching
von: Tong, Jianming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tong, Jianming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HASS: Hardware-Aware Sparsity Search for Dataflow DNN Accelerator
von: Yu, Zhewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Zhewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SSM-RDU: A Reconfigurable Dataflow Unit for Long-Sequence State-Space Models
von: Ko, Sho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ko, Sho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VEDA: Efficient LLM Generation Through Voting-based KV Cache Eviction and Dataflow-flexible Accelerator
von: Wang, Zhican, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhican, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FuseFPS: Accelerating Farthest Point Sampling with Fusing KD-tree Construction for Point Clouds
von: Han, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Han, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FlexNeRFer: A Multi-Dataflow, Adaptive Sparsity-Aware Accelerator for On-Device NeRF Rendering
von: Noh, Seock-Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Noh, Seock-Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DataMaestro: A Versatile and Efficient Data Streaming Engine Bringing Decoupled Memory Access To Dataflow Accelerators
von: Yi, Xiaoling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yi, Xiaoling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dataflow Optimized Reconfigurable Acceleration for FEM-based CFD Simulations
von: Kapetanakis, Anastassis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kapetanakis, Anastassis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoMa: Identifying, Exploring, and Understanding the DRAM Communication Scheduling Space for DNN Accelerators
von: Cai, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CMDS: Cross-layer Dataflow Optimization for DNN Accelerators Exploiting Multi-bank Memories
von: Shi, Man, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Man, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FlatAttention: Dataflow and Fabric Collectives Co-Optimization for Large Attention-Based Model Inference on Tile-Based Accelerators
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CODO: An Automated Compiler for Comprehensive Dataflow Optimization
von: Zhang, Weichuang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Weichuang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Revet: A Language and Compiler for Dataflow Threads
von: Rucker, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rucker, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast Cross-Operator Optimization of Attention Dataflow
von: Chang, Haodong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chang, Haodong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
StreamDCIM: A Tile-based Streaming Digital CIM Accelerator with Mixed-stationary Cross-forwarding Dataflow for Multimodal Transformer
von: Qin, Shantian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qin, Shantian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Tailors: Accelerating Sparse Tensor Algebra by Overbooking Buffer Capacity
von: Xue, Zi Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Fast and Fusiest: An Optimal Fusion-Aware Mapper for Accelerator Design
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
The Turbo-Charged Mapper: Fast and Optimal Mapping for Energy-efficient and Low-latency Accelerator Design
von: Gilbert, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
CiMLoop: A Flexible, Accurate, and Fast Compute-In-Memory Modeling Tool
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Modeling Analog-Digital-Converter Energy and Area for Compute-In-Memory Accelerator Design
von: Andrulis, Tanner, et al.
Veröffentlicht: (2024)