A Matrix Decomposition Method for Odd-Type Gaussian Normal Basis Multiplication
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Phalakarn, Kittiphon, Surarerks, Athasit |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
bitSMM: A bit-Serial Matrix Multiplication Accelerator
par: Antunes, Pedro, et autres
Publié: (2026)
par: Antunes, Pedro, et autres
Publié: (2026)
Floating-Point Multiply-Add with Approximate Normalization for Low-Cost Matrix Engines
par: Alexandridis, Kosmas, et autres
Publié: (2024)
par: Alexandridis, Kosmas, et autres
Publié: (2024)
Co-Design of CNN Accelerators for TinyML using Approximate Matrix Decomposition
par: Morales, José Juan Hernández, et autres
Publié: (2026)
par: Morales, José Juan Hernández, et autres
Publié: (2026)
Performance Analysis of Matrix Multiplication for Deep Learning on the Edge
par: Ramírez, Cristian, et autres
Publié: (2024)
par: Ramírez, Cristian, et autres
Publié: (2024)
Empowering Vector Architectures for ML: The CAMP Architecture for Matrix Multiplication
par: Nojehdeh, Mohammadreza Esmali, et autres
Publié: (2025)
par: Nojehdeh, Mohammadreza Esmali, et autres
Publié: (2025)
ADiP: Adaptive-Precision Systolic Array for Matrix Multiplication Acceleration
par: Abdelmaksoud, Ahmed J., et autres
Publié: (2025)
par: Abdelmaksoud, Ahmed J., et autres
Publié: (2025)
Optimizing Structured-Sparse Matrix Multiplication in RISC-V Vector Processors
par: Titopoulos, Vasileios, et autres
Publié: (2025)
par: Titopoulos, Vasileios, et autres
Publié: (2025)
DeMM: A Decoupled Matrix Multiplication Engine Supporting Relaxed Structured Sparsity
par: Peltekis, Christodoulos, et autres
Publié: (2024)
par: Peltekis, Christodoulos, et autres
Publié: (2024)
D-Legion: A Scalable Many-Core Architecture for Accelerating Matrix Multiplication in Quantized LLMs
par: Abdelmaksoud, Ahmed J., et autres
Publié: (2026)
par: Abdelmaksoud, Ahmed J., et autres
Publié: (2026)
Systolic Array Data Flows for Efficient Matrix Multiplication in Deep Neural Networks
par: Raja, Tejas
Publié: (2024)
par: Raja, Tejas
Publié: (2024)
GUST: Graph Edge-Coloring Utilization for Accelerating Sparse Matrix Vector Multiplication
par: Gerami, Armin, et autres
Publié: (2024)
par: Gerami, Armin, et autres
Publié: (2024)
Fair and Square: Replacing One Real Multiplication with a Single Square and One Complex Multiplication with Three Squares When Performing Matrix Multiplication and Convolutions
par: Liguori, Vincenzo
Publié: (2026)
par: Liguori, Vincenzo
Publié: (2026)
Platinum: Path-Adaptable LUT-Based Accelerator Tailored for Low-Bit Weight Matrix Multiplication
par: Shan, Haoxuan, et autres
Publié: (2025)
par: Shan, Haoxuan, et autres
Publié: (2025)
Systolic Array Acceleration of Diagonal-Optimized Sparse-Sparse Matrix Multiplication for Efficient Quantum Simulation
par: Su, Yuchao, et autres
Publié: (2025)
par: Su, Yuchao, et autres
Publié: (2025)
Towards Zero-Stall Matrix Multiplication on Energy-Efficient RISC-V Clusters for Machine Learning Acceleration
par: Colagrande, Luca, et autres
Publié: (2025)
par: Colagrande, Luca, et autres
Publié: (2025)
MX: Enhancing RISC-V's Vector ISA for Ultra-Low Overhead, Energy-Efficient Matrix Multiplication
par: Perotti, Matteo, et autres
Publié: (2024)
par: Perotti, Matteo, et autres
Publié: (2024)
Sparse-on-Dense: Area and Energy-Efficient Computing of Sparse Neural Networks on Dense Matrix Multiplication Accelerators
par: Yoon, Hyunsung, et autres
Publié: (2026)
par: Yoon, Hyunsung, et autres
Publié: (2026)
Theoretical Analysis of the Efficient-Memory Matrix Storage Method for Quantum Emulation Accelerators with Gate Fusion on FPGAs
par: Le, Tran Xuan Hieu, et autres
Publié: (2024)
par: Le, Tran Xuan Hieu, et autres
Publié: (2024)
MANOJAVAM: A Scalable, Unified FPGA Accelerator for Matrix Multiplication and Singular Value Decomposition in Principal Component Analysis
par: Ramasubramanian, Srivaths, et autres
Publié: (2026)
par: Ramasubramanian, Srivaths, et autres
Publié: (2026)
FAME: FPGA Acceleration of Secure Matrix Multiplication with Homomorphic Encryption
par: Xu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
HAAN: A Holistic Approach for Accelerating Normalization Operations in Large Language Models
par: Peng, Tianfan, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Tianfan, et autres
Publié: (2025)
Leveraging FPGAs for Homomorphic Matrix-Vector Multiplication in Oblivious Message Retrieval
par: Bosworth, Grant, et autres
Publié: (2025)
par: Bosworth, Grant, et autres
Publié: (2025)
Investigating Energy Bounds of Analog Compute-in-Memory with Local Normalization
par: Rojkov, Brian, et autres
Publié: (2026)
par: Rojkov, Brian, et autres
Publié: (2026)
A Tensor-Train Decomposition based Compression of LLMs on Group Vector Systolic Accelerator
par: Huang, Sixiao, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Sixiao, et autres
Publié: (2025)
Basis Selection: Low-Rank Decomposition of Pretrained Large Language Models for Target Applications
par: Li, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yang, et autres
Publié: (2024)
Fast and Practical Strassen's Matrix Multiplication using FPGAs
par: Ahmad, Afzal, et autres
Publié: (2024)
par: Ahmad, Afzal, et autres
Publié: (2024)
SuperUROP: An FPGA-Based Spatial Accelerator for Sparse Matrix Operations
par: Parthasarathy, Rishab
Publié: (2025)
par: Parthasarathy, Rishab
Publié: (2025)
Veritas: Deterministic Verilog Code Synthesis from LLM-Generated Conjunctive Normal Form
par: Roy, Prithwish Basu, et autres
Publié: (2025)
par: Roy, Prithwish Basu, et autres
Publié: (2025)
FPGA-Optimized Hardware Accelerator for Fast Fourier Transform and Singular Value Decomposition in AI
par: Ding, Hong, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Hong, et autres
Publié: (2025)
MatrixFlow: System-Accelerator co-design for high-performance transformer applications
par: Liu, Qunyou, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Qunyou, et autres
Publié: (2025)
Virgo: Cluster-level Matrix Unit Integration in GPUs for Scalability and Energy Efficiency
par: Kim, Hansung, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Hansung, et autres
Publié: (2024)
FTTN: Feature-Targeted Testing for Numerical Properties of NVIDIA & AMD Matrix Accelerators
par: Li, Xinyi, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xinyi, et autres
Publié: (2024)
Revealing Untapped DSP Optimization Potentials for FPGA-Based Systolic Matrix Engines
par: Li, Jindong, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jindong, et autres
Publié: (2024)
Karatsuba Matrix Multiplication and its Efficient Custom Hardware Implementations
par: Pogue, Trevor E., et autres
Publié: (2025)
par: Pogue, Trevor E., et autres
Publié: (2025)
ITERA-LLM: Boosting Sub-8-Bit Large Language Model Inference via Iterative Tensor Decomposition
par: Zheng, Keran, et autres
Publié: (2025)
par: Zheng, Keran, et autres
Publié: (2025)
CuLifter: Lifting GPU Binaries to Typed IR
par: Zhao, Jisheng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Jisheng, et autres
Publié: (2026)
GCC: A 3DGS Inference Architecture with Gaussian-Wise and Cross-Stage Conditional Processing
par: Pei, Minnan, et autres
Publié: (2025)
par: Pei, Minnan, et autres
Publié: (2025)
A Digital SRAM-Based Compute-In-Memory Macro for Weight-Stationary Dynamic Matrix Multiplication in Transformer Attention Score Computation
par: Yu, Jianyi, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Jianyi, et autres
Publié: (2025)
VESTA: A Versatile SNN-Based Transformer Accelerator with Unified PEs for Multiple Computational Layers
par: Chen, Ching-Yao, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Ching-Yao, et autres
Publié: (2025)
Analog Solver Circuit for Linear Symmetric Positive-Definite Systems at a Complexity Independent of Matrix Size
par: Abdelaleim, Osama, et autres
Publié: (2025)
par: Abdelaleim, Osama, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
bitSMM: A bit-Serial Matrix Multiplication Accelerator
par: Antunes, Pedro, et autres
Publié: (2026) -
Floating-Point Multiply-Add with Approximate Normalization for Low-Cost Matrix Engines
par: Alexandridis, Kosmas, et autres
Publié: (2024) -
Co-Design of CNN Accelerators for TinyML using Approximate Matrix Decomposition
par: Morales, José Juan Hernández, et autres
Publié: (2026) -
Performance Analysis of Matrix Multiplication for Deep Learning on the Edge
par: Ramírez, Cristian, et autres
Publié: (2024) -
Empowering Vector Architectures for ML: The CAMP Architecture for Matrix Multiplication
par: Nojehdeh, Mohammadreza Esmali, et autres
Publié: (2025)