Tensorflow Lite 中可动态重配置的可变精度稀疏密矩阵加速（英文版）

英文标题：Dynamically Reconfigurable Variable-precision Sparse-Dense Matrix Acceleration in Tensorflow Lite中文摘要：本文提出了一种动态可重构的硬件加速器 FADES，其使用数据流模型创建读取、计算、缩放和写入结果四个阶段，可用于张量运算的动态重配置，同时支持 int8 和 float 精度切换，具有更好的性能和更低的功耗。英文摘要：In this paper, we present a dynamically reconfigurable hardware acceleratorcalled FADES (Fused Architecture for DEnse and Sparse matrices). The FADESdesign offers multiple configuration options that trade off parallelism andcomplexity using a dataflow model to create four stages tha