An FPGA-Based Singular Value Decomposition Processor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A two-sided rotation Jacobi SVD algorithm is used to compute the SVD and is implemented on a two million gate FPGA. A mesh-connected array structure is proposed based on Brent, Luk, and Van Loan's idea of an expandable square systolic array of simple 2x2 processors to compute the SVD of a large matrix, so as to shorten the iteration time and thus increase the implementation speed. The array consists of an n/2xn/2 array of 2x2 processor elements to compute the SVD of an nxn matrix. The trigonometric functions and the vector multiplication in the algorithm are tailored to the use of CORDIC (coordinate rotation digital computer) algorithms for hardware-efficient solutions. Two SVD processors, the basic SVD processor and the extended SVD processor, were developed. The algorithms to decompose the matrix were first evaluated in Matlab and then the processors were implemented using the Virtex-II FPGA from Xilinx as the target device. The basic SVD processor utilizes the proposed mesh-connected array structure and CORDIC algorithm. The implementation concentrates on utilizing the features of the FPGA to speed up operations and reduce the area required. In order to compute a large SVD without increasing the size of the FPGA, the extended SVD processor was developed to reuse the SVD array of the basic SVD processor. These two processors were successfully implemented on the FPGA device. Speed data and comparisons are presented
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle