Гибкая точность: новый подход к FP8 вычислениям для энергоэффективных нейросетей

Исследование представляет инновационный цифровой ускоритель Compute-in-Memory, оптимизирующий FP8 вычисления для достижения высокой производительности и снижения энергопотребления в задачах глубокого обучения.
![В исследовании времени выполнения вариантов алгоритма AIM при различных бюджетах конфиденциальности ε на трехпутевых маржинальных данных, усредненных по пяти повторениям при [latex]\delta = 10^{-9}[/latex], показано, что использование модели размером 50МБ в AIM+PGM обеспечивает сравнимую производительность при различных уровнях конфиденциальности.](https://arxiv.org/html/2602.05674v1/x5.png)
![Наблюдается нереципрокность в работе двух гираторов различного диаметра, причём параметр нереципрокности Δ достигает максимального значения - 0,70 при перпендикулярном магнитном поле [latex]B_{\perp} = \pm 70\,\text{mT}[/latex] и частоте 400 МГц для гиратора большего диаметра, и 0,72 при [latex]B_{\perp} = \pm 62\,\text{mT}[/latex] и частоте 940 МГц для меньшего, что демонстрирует зависимость характеристик нереципрокности от геометрических параметров и внешних условий.](https://arxiv.org/html/2602.05439v1/x5.png)
![Нелинейная интерферометрия, основанная на недегенерированном спонтанном параметрическом рассеянии [latex]\chi^{(2)}[/latex], позволяет детектировать интерференцию, опосредованную изменением амплитуды и фазы фотонов-«бездействующих» частиц, что обеспечивает высокочувствительное зондирование и измерения, даже при использовании источников света, не предназначенных для прямого детектирования в сигнальном канале.](https://arxiv.org/html/2602.05653v1/x4.png)

