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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 101 - 108 (8page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2023.18.3.101
이용수
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Optimizing the performance of deep neural networks on embedded systems is a challenging task that requires efficient compilers and runtime systems. We propose a TVM-based approach that consists of three steps: quantization, auto-scheduling, and ahead-of-time compilation. Our approach reduces the computational complexity of models without significant loss of accuracy, and generates optimized code for various hardware platforms. We evaluate our approach on three representative CNNs using ImageNet Dataset on the NVIDIA Jetson AGX Xavier board and show that it outperforms baseline methods in terms of processing speed.
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