中国科学院计算技术研究所机构知识库

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限定条件	发表日期：2022    资助项目：NSF of China[61906179]    专题：中国科学院计算技术研究所期刊论文    第一作者的第一单位    第一作者单位    通讯作者单位

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	Rubik: A Hierarchical Architecture for Efficient Graph Neural Network Training 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2022, 卷号: 41, 期号: 4, 页码: 936-949 作者:  Chen, Xiaobing;  Wang, Yuke;  Xie, Xinfeng;  Hu, Xing;  Basak, Abanti;  Liang, Ling;  Yan, Mingyu;  Deng, Lei;  Ding, Yufei;  Du, Zidong;  Xie, Yuan 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2022/12/07 Deep learning accelerator  graph neural network (GNN)
	Cambricon-G: A Polyvalent Energy-Efficient Accelerator for Dynamic Graph Neural Networks 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2022, 卷号: 41, 期号: 1, 页码: 116-128 作者:  Song, Xinkai;  Zhi, Tian;  Fan, Zhe;  Zhang, Zhenxing;  Zeng, Xi;  Li, Wei;  Hu, Xing;  Du, Zidong;  Guo, Qi;  Chen, Yunji 收藏  |  浏览/下载：29/0  |  提交时间：2022/06/21 Accelerator  architecture  graph neural networks (GNNs)
	Rethinking the Importance of Quantization Bias, Toward Full Low-Bit Training 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2022, 卷号: 31, 页码: 7006-7019 作者:  Liu, Chang;  Zhang, Xishan;  Zhang, Rui;  Li, Ling;  Zhou, Shiyi;  Huang, Di;  Li, Zhen;  Du, Zidong;  Liu, Shaoli;  Chen, Tianshi 收藏  |  浏览/下载：13/0  |  提交时间：2023/07/12 Neural network acceleration  low precision training  quantization