Aceleración de redes neuronales bayesianas en procesadores de bajo consumo RISC-V

Autores/as

  • Samuel Pérez Pedrajas Grupo de Arquitectura de Computadores de Zaragoza (GAZ)
  • Javier Resano Ezcaray
  • Dario Suárez Gracia

DOI:

https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410671

Resumen

La fiabilidad es un aspecto crítico en las predicciones de inteligencia artificial no cubierto por la mayoría de redes neuronales. Al contrario, las redes neuronales bayesianas (BNN) ofrecen una solución permitiendo calcular métricas de incertidumbre junto a sus predicciones, a cambio de aumentar el coste de la inferencia. Este trabajo optimiza dicho proceso desarrollando una extensión personalizada de bajo coste y consumo para la arquitectura RISC-V.

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Publicado

2024-07-17

Cómo citar

Pérez Pedrajas, S., Resano Ezcaray, J., & Suárez Gracia, D. (2024). Aceleración de redes neuronales bayesianas en procesadores de bajo consumo RISC-V. Jornada De Jóvenes Investigadores Del I3A, 12. https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410671

Número

Sección

Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)