神经网络硬件加速：一项综合调查
Paper#Hardware Acceleration, Deep Learning, Neural Networks, LLMs🔬 Research|分析: 2026年1月3日 15:58•
发布: 2025年12月30日 00:27
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•ArXiv分析
这篇综述论文全面概述了深度学习的硬件加速技术，解决了由于模型规模增大和部署多样性而导致的高效执行变得越来越重要的问题。对于希望了解硬件加速器、优化策略以及该领域未解决问题的研究人员和从业者来说，这篇论文很有价值。
关键要点
引用 / 来源
查看原文"The survey reviews the technology landscape for hardware acceleration of deep learning, spanning GPUs and tensor-core architectures; domain-specific accelerators (e.g., TPUs/NPUs); FPGA-based designs; ASIC inference engines; and emerging LLM-serving accelerators such as LPUs (language processing units), alongside in-/near-memory computing and neuromorphic/analog approaches."