TYTAN: 基于泰勒级数的激活函数加速AI推理

本文通过提出TYTAN，一种用于非线性激活函数的硬件加速器，解决了对能源效率高的AI推理的需求，特别是在边缘计算方面。使用泰勒级数近似可以动态调整近似值，旨在最大限度地减少精度损失，同时实现比现有解决方案显着的性能和功耗改进。对边缘计算的关注以及使用CNN和Transformer的验证使得这项研究非常相关。

• •提出了TYTAN，一种用于非线性激活函数的硬件加速器。
• •采用泰勒级数近似进行动态和高效的计算。
• •针对边缘计算中的节能AI推理。
• •证明了相对于现有解决方案（NVDLA）的显著性能和功耗改进。
• •通过CNN和Transformer验证。