SIMD quire

深度分析

EULER-ADAS：結合有界 Posit 與階段化對數乘法的低耗可靠 ADAS 加速器設計

自駕與先進駕駛輔助系統（ADAS）對即時、低功耗的神經網路推論有嚴格要求。EULER-ADAS提出一個精度可重配置的神經運算引擎，整合有界(regime-bounded) Posit 表示、階段自適應的對數域尾數乘法與 SIMD 共享的 quire 累加結構，藉此降低編解碼與乘法複雜度，同時改善容錯行為。