塞西莉亚·德拉帕拉
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2020年–今天
2023 [第11条] 内莉·拉列尼 , 塔哈·索利曼 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 弗朗茨·米勒 , 托比亚斯·基什内尔 , 安德烈·冈托罗 , 托马斯·卡姆普夫 , 诺伯特·韦恩 , T·张 :
IMC DNN加速器的Torrwards可变免疫可伸缩FeFET基宏。 ICECS公司 2023 : 1-4 2022 [注2] 塞西莉亚·德拉帕拉 , 塔哈·索利曼 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 , 诺伯特·韦恩 :
通过灵活的分层DNN近似提高内存DNN加速器的吞吐量。 IEEE微型 42 ( 6 ) : 17-24 ( 2022 ) [第10条] 塔哈·索利曼 , 阿姆罗·埃尔德比基 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 诺伯特·韦恩 :
基于位分解的深度神经网络加速器的高效硬件近似。 SOCC公司 2022 : 1-6 2021 【c9】 塔哈·索利曼 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 诺伯特·韦恩 :
深度神经网络加速器的基于位分解的自适应逼近。 AICAS公司 2021 : 1-4 【c8】 Chirag Sudarshan公司 , 塔哈·索利曼 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 克里斯蒂安·魏斯 , 莱昂纳多·埃科 , 马蒂亚斯·荣格 , 诺伯特·韦恩 , 安德烈·冈托罗 :
一种新的基于DRAM的进程存储器体系结构及其在细胞神经网络中的实现。 ASP-DAC公司 2021 : 35-42 【c7】 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 :
通过系统误差建模有效恢复近似神经网络的精度。 ASP-DAC公司 2021 : 365-371 【c6】 塞西莉亚·德拉帕拉 , 吴旭一 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 :
近似神经网络中用于主动误差补偿的知识提取和梯度估计。 日期 2021 : 679-684 【c5】 塞西莉亚·德拉帕拉 , 艾哈迈德·埃尔·亚马尼 , 塔哈·索利曼 , 阿卡什·库马尔 , 诺伯特·韦恩 , 安德烈·冈托罗 :
利用自适应硬件设计支持的核级CNN近似的弹性。 国际会计准则委员会 2021 : 1-5 2020 [j1] 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 :
通过专业优化改进感知任务的近似神经网络。 未来一代。 计算。 系统。 113 : 597-606 ( 2020 ) 【c4】 塔哈·索利曼 , 里卡多·奥利沃 , 托比亚斯·基什内尔 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 马克西米利安·莱德勒 , 托马斯·卡姆普夫 , 安德烈·冈托罗 , 诺伯特·韦恩 :
用于二元神经网络的高效FeFET横杆加速器。 尽快 2020 : 109-112 【c3】 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 :
ProxSim:基于GPU的跨层近似DNN优化仿真框架。 日期 2020 : 1193-1198 【c2】 安德烈·冈托罗 , 塞西莉亚·德拉帕拉 , 法哈德商人 , 佛罗伦特·德迪内钦 , 约翰·古斯塔夫森 , 马丁·兰哈默 , Rainer Leupers公司 , Sangeeth Nambiar公司 :
下一代边缘计算算法。 日期 2020 : 1357-1365 【c1】 塞西莉亚·德拉帕拉 , 安德烈·冈托罗 , 阿卡什·库马尔 :
通过高效优化实现深度神经网络的完全逼近。 国际会计准则委员会 2020 : 1-5