神经网络演示系统开发以及与原型系统的联合调试的数据集

本数据集共包四篇神经网络演示系统开发以及与原型系统的联合调试相关论文的试验数据。分别是（GAS: General-Purpose In-Memory-Computing Accelerator for Sparse Matrix Multiplication）数据来源于模拟和数字电路仿真程序，使用文中提及的器件模型，阵列规模和外围电路设计，通过Hspice和Design Compiler分别对GAS的模拟部件和数字部件进行仿真并采集数据，使用Excel等进行数据处理；（MemSort: In-Memory Sorting Architecture）数据来源于模拟和数字电路仿真程序，使用文中提及的器件模型，阵列规模、电压源电压值、外围电路设计，通过Hspice和Design Compiler分别对MemSort的模拟部件和数字部件进行仿真并采集数据，使用Excel等进行数据处理；（PIMCOMP: An End-to-End DNN Compiler for Processing-In-Memory Accelerators）数据来源于神经网络模型，使用文中提及的神经网络模型，通过PIM编译器对于神经网络进行编译、仿真并采集数据，使用Excel等进行数据处理；（Crypto-DSEDA: A Domain-Specific EDA Flow for CiM-Based Cryptographic Accelerators）数据来源于模拟和数字电路仿真程序，使用文中提及的器件模型，阵列规模、电压源电压值、外围电路设计，通过Hspice和Design Compiler分别对MemSort的模拟部件和数字部件进行仿真并采集数据，使用Excel等进行数据处理。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集包含四篇关于神经网络演示系统开发及与原型系统联合调试的论文试验数据，分别涉及稀疏矩阵乘法加速器、内存排序架构、端到端DNN编译器及密码学加速器的EDA流程。数据通过模拟与数字电路仿真（Hspice、Design Compiler）及神经网络编译器采集，经Excel等工具处理，共计774.31MB，包含197个文件。