Tag: 稀疏加速

All the articles with the tag "稀疏加速".

• HYTE: Flexible Tiling for Sparse Accelerators via Hybrid Static-Dynamic Approaches

  Published:2025年6月25日 at 16:27

  ISCA2025，做稀疏数据流分块的，后半截没什么精力看了，现在的工作还没做稀疏编码。

• Sparse Spiking Neural Network: Exploiting Heterogeneity in Timescales for Pruning Recurrent SNN

  Published:2025年6月11日 at 19:11

  ICLR 2024 Spotlight, 利用Lyapunov Noise进行SNN Pruning。

• Prosperity: Accelerating Spiking Neural Networks via Product Sparsity

  Published:2025年6月11日 at 16:52

  HPCA在投的一篇SNN加速器文章，里面的“Product Sparsity”本质是减少相同内容的重复计算，和一般讨论的稀疏是两种不同的概念。

• DeltaCNN: End-to-End CNN Inference of Sparse Frame Differences in Videos

  Updated:2025年5月23日 at 15:07 | Published: 2025年5月23日 at 12:11

  利用CNN Layer的“线性”特征在帧之间做feature的差分，并且做了CUDA加速。和ViStream几乎一样的思路，能不能解决我们现在的问题？

• Phi: Leveraging Pattern-based Hierarchical Sparsity for High-Efficiency Spiking Neural Networks

  Published:2025年5月21日 at 17:45

  ISCA 2025, 基于结构化稀疏的SNN加速器。如果直接用LUT存，可能会出现需要保存的稀疏pattern数量太多，显存占用太严重，所以通过预先校准一级“结构化稀疏”，将Online Spike Activation变成一级可以完全用LUT算的L1 Sparse和稀疏度非常高的L2 Sparse。模仿一下idea搬到GPU上来做？

• SparTA: Deep-Learning Model Sparsity via Tensor-with-Sparsity-Attribute

  Published:2025年4月15日 at 11:06

  sparTA，带稀疏优化的DNN编译器，把tensor的稀疏性作为一种重要属性考虑到编译过程中，生成高效的代码。

• SparseRT: Accelerating Unstructured Sparsity on GPUs for Deep Learning Inference

  Updated:2025年3月8日 at 15:06 | Published: 2024年10月17日 at 14:18

  GPU上做MM相关的算子生成，利用load balancing和稀疏做加速，根据model生成PTX代码