Computing accelerators must significantly improve at least one metric such as: cost, speed, or efficiency for customers to find them useful. They must do this for at least one application that large numbers of users care about to become a commercial success. Furthermore, accelerators must improve the metric that customers care most about for a given application. We show that it is trivial to build an embedded sensor system that improves temperature sampling speed by 38,142 times and energy efficiency by 2 times compared to the state of the art in an application where these metrics do not matter. We then explain that this computing accelerator is not likely to displace the bimetallic kettle switch in the market because consumers are optimizing for cost, not temperature measurement sampling speed and efficiency when they buy a kettle.


翻译:计算加速器必须至少在成本、速度或效率等指标上显著提升,才能对用户产生实用价值。同时,它们还需在大量用户关注的至少一个应用中实现这一提升,才能取得商业成功。此外,加速器必须针对特定应用,优化用户最关心的指标。我们证明,构建一个嵌入式传感器系统是轻而易举的——在温度采样速度上可提升38,142倍,能效提升2倍,远超现有技术水平,但这一应用场景中这些指标毫无意义。随后我们解释,这款计算加速器不太可能取代市场上的双金属片水壶开关,因为消费者购买水壶时,优化的是成本,而非温度测量采样速度与效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关VIP内容
专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员