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On the Effectiveness of Quantization and Pruning on the Performance of FPGAs-based NN Temperature Estimation

Krishna Rao Muvva, V. V. R. M.; Rapp, M.; Henkel, J.; Amrouch, H.; Wolf, M.


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/MLCAD52597.2021.9531256
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Informatik (ITEC)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2021
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-66543-166-8
KITopen-ID: 1000138863
Erschienen in 2021 ACM/IEEE 3rd Workshop on Machine Learning for CAD (MLCAD): 30 August - 3 September 2021, Raleigh, NC, USA (online)
Veranstaltung 3rd ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD (MLCAD 2021), Online, 30.08.2021 – 03.09.2021
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Nachgewiesen in Scopus
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