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Publications associées (18)

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Impact of Memory Voltage Scaling on Accuracy and Resilience of Deep Learning Based Edge Devices

David Atienza Alonso, Andreas Peter Burg, Miguel Peon Quiros, Andrea Bonetti, Martino Ruggiero, Benoît Walter Denkinger, Flavio Ponzina, Soumya Subhra Basu, Szabolcs Balási

Energy consumption is a significant obstacle to integrate deep learning into edge devices. Two common techniques to curve it are quantization, which reduces the size of the memories (static energy) and the number of accesses (dynamic energy), and voltage s ...

2020

GPU Acceleration for Simulating Massively Parallel Many-Core Platforms

David Atienza Alonso, Luca Benini, Martino Ruggiero, Shivani Raghav

Emerging massively parallel architectures such as a general-purpose processor plus many-core programmable accelerators are creating an increasing demand for novel methods to perform their architectural simulation. Most state-of-the-art simulation technolog ...

Institute of Electrical and Electronics Engineers2015

Low Power and Scalable Many-Core Architecture for Big-Data Stream Computing

David Atienza Alonso, Martino Ruggiero, Karim Kanoun

In the last years the process of examining large amounts of different types of data, or Big-Data, in an effort to uncover hidden patterns or unknown correlations has become a major need in our society. In this context, stream mining applications are now wi ...

IEEE Press2014