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JSSC 2025第4期Other

MINOTAUR A Posit Based 042 050 TOPS W Edge Transformer Inference and Training A

基于Posit的Transformer推理与训练芯片设计
042-050 TOPS
PositTransformer边缘计算推理训练
创新点1:采用Posit数值格式进行高效计算,相比传统浮点格式(如IEEE 754)在边缘计算场景下显著降低功耗和硬件开销,同时保持高精度,适用于Transformer模型的推理和训练。
创新点2:支持边缘计算的系统创新,通过优化内存访问和计算单元布局,实现042 TOPS至050 TOPS的算力,满足低延迟、高能效的边缘设备需求。
创新点3:高效Transformer架构设计,通过硬件友好的稀疏化和量化技术,减少模型参数量和计算复杂度,提升推理和训练速度,同时保持模型性能。
创新点4:结合动态精度调整技术,根据任务需求灵活切换Posit格式的位宽,进一步优化能效比,适用于不同复杂度的边缘计算场景。