Design and Implementation of Modified Russian Peasant Multiplier using MSQRTCSLA based Fir Filter

Kumar, C. Uthaya; Rabi, B. Justus

doi:10.17485/ijst/2016/v9i7/82311

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“…A multiplicação em hardware é algo muito custoso em termos de processamento computacional. Para lidar com esse problema e, aproveitando-se do fato do algoritmo implementado na solução lida apenas com inteiros, foi utilizado um hardware que implementa o algoritmo da multiplicação camponesa russa [3]. É uma técnica relevante para multiplicação de dois inteiros que permite realizar o cálculo com apenas com operações de soma, deslocamento à esquerda e deslocamento à direita.…”

Section: Multiplicação Em Hardwareunclassified

Unidade de Processamento Neural Extensível a Partir de um Dispositivo Lógico Programável

Cruz¹,

Damásio²,

Santos³

et al. 2022

Anais Do II Workshop Brasileiro De Engenharia De Software Inteligente (ISE 2022)

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O aprendizado profundo (do inglês, Deep Learning) representa uma técnica poderosa para resolver problemas complexos de aprendizado. Com o crescimento dos dispositivos integrados combinado com uma demanda por baixa latência e melhoramento continuo, os modelos treinados precisam cada vez mais ser executados de forma eficiente. A fim de atender essas demandadas, bem como manter o baixo custo de energia, neste artigo é apresentada a experiência do desenvolvimento de uma Unidade de Processamento Neural baseado em uma arquitetura de acelerador escalável para redes de aprendizado profundo em larga escala usando o Field-Programmable Gate Array (FPGA) como o protótipo de hardware.

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Section: Multiplicação Em Hardwareunclassified