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.
; Henkel, J.; Amrouch, H.; Wolf, M.
| 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 | Dimensions Scopus |