Arquitetura de Hardware Dedicada para CNNs: Uma Análise comparativa entre FP32 e INT8 - Aldrighi, Vanessa; Maass, Denis; Conceição, Ruhan; Porto, Marcelo; Agostini, Luciano (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Para viabilizar a implementação de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) de alto custo computacional em sistemas restritos, a quantização de modelos, como a conversão de representações de ponto flutuante (float32) para inteiros de 8 bits (int8), é uma técnica essencial. Este trabalho quantifica os ganhos da técnica através da comparação de uma camada convolucional e uma totalmente conectada, descritas em VHDL e sintetizadas para um ASIC de 40 nm. A análise mensura a redução em área e potência da implementação em int8 frente à de float32, validando sua eficácia para hardware de baixo consumo.