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Arbeitsgruppe Rechnerarchitektur / AGRA | Informatik | FB03 | Universität Bremen

Timo Laudi, M.Sc.


Ziel meiner Forschung ist es, bereits in der Entwurfsphase Entscheidungen zu ermöglichen, die die Energieeffizienz und Performance von Machine-Learning-Modellen auf unterschiedlichen Hardware-Plattformen verbessern. Durch die frühzeitige Analyse von Engpässen sollen Anwendungen von Anfang an ressourcenschonender gestaltet werden.

WiMi

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MZH 4220

tlaudi@uni-bremen.de

Hardware Agnostic Energy Benchmarking For Machine Learning
Autor: Timo Laudi, Rolf Drechsler
Workshop: Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen (MBMV)
Pdf | Referenz: Würzburg, Germany, 2026

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