セマンティックセグメンテーション向け効率的なCNN-Transformerアクセラレータ

この研究は、セマンティックセグメンテーションのような計算集約的なAIタスク向けのハードウェア最適化に焦点を当てています。この論文の貢献は、ハイブリッドアテンションやカスケードプルーニングといった革新的な技術を用いた、メモリ・計算強度対応アクセラレータの設計にあります。

• •セマンティックセグメンテーションのハードウェアアクセラレーションに焦点を当てている。
• •効率化のために、ハイブリッドアテンションやカスケードプルーニングなどの技術を採用している。
• •特定の技術ノード（28nm）でエネルギー効率の高い計算を目指している。