< Terug naar vorige pagina
Onderzoeker
Marian Verhelst
- Disciplines:Nanotechnologie, Sensoren, biosensoren en slimme sensoren, Andere elektrotechniek en elektronica, Ontwerptheorieën en -methoden
Affiliaties
- Elektronische Circuits en Systemen (ECS) (Afdeling)
Lid
Vanaf1 aug 2020 → 30 sep 2022 - Afdeling ESAT - MICAS, Micro-elektronica en Sensoren (Afdeling)
Lid
Vanaf1 dec 2007 → 31 jul 2020 - Departement Elektrotechniek (ESAT) (Departement)
Lid
Vanaf1 okt 2003 → 30 nov 2007
Projecten
1 - 10 of 60
- Chiplet-based AI processor for hardware agilityVanaf29 apr 2024 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- HW/SW Co-Design van schaalbare ML multi-core processoren voor grootschalige DNN-modellenVanaf23 apr 2024 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Generatieve AI naar edge-toestellen brengen aan de hand van interoperabele, heterogene rekenkernenVanaf5 mrt 2024 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Digital in memory compute voor energiezuinige biomedische machine learning-toepassingenVanaf23 nov 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Schaalbare uitlezing van grote nanopore verzameling voor proteomen en volgende generatie DNA-sequentiebepalingVanaf2 okt 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Efficiënte schededuling en compilatie van geïntegreerde multi-core AI-platformenVanaf1 sep 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Efficiënt multi-core processorontwerp voor heterogene AI-workloadsVanaf7 aug 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- De hardwareloterij overtreffen voor ingebedde AIVanaf1 jun 2023 → HedenFinanciering: Horizon Europe - European Research Council (ERC)
- Systeemtechnologie Co-optimalisatie voor het mogelijk maken van MRAM-gebaseerd machinaal lerenVanaf25 mei 2023 → 7 mrt 2024Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Ontwerpautomatisering en verkenning voor energie-efficiënte machine learning SoC's en chipletsVanaf31 jan 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
Publicaties
31 - 40 van 231
- A Flexible End-to-End Dual ASIC Transceiver for OFDM Ultrasound In-Body Communication(2022)
Auteurs: Thomas Bos, Marian Verhelst, Wim Dehaene
Pagina's: 21 - 25 - DPU: DAG Processing Unit for Irregular Graphs With Precision-Scalable Posit Arithmetic in 28 nm(2022)
Auteurs: Nimish Shirishbhai Shah, Shirui Zhao, Wannes Meert, Marian Verhelst
Pagina's: 1 - 11 - TinyVers: A 0.8-17 TOPS/W, 1.7 μW-20 mW, Tiny Versatile System-on-chip with State-Retentive eMRAM for Machine Learning Inference at the Extreme Edge(2022)
Auteurs: Vikram Jain, Jaro De Roose, Linyan Mei, Marian Verhelst
Aantal pagina's: 2 - A Procedural Method to Predictively Assess Power-Quality Trade-Offs of Circuit-Level Adaptivity in IoT Systems(2022)
Auteurs: Marian Verhelst
- Fair and Comprehensive Benchmarking of Machine Learning Processing Chips(2022)
Auteurs: Marian Verhelst
Pagina's: 18 - 27 - Taxonomy and Benchmarking of Precision-Scalable MAC Arrays Under Enhanced DNN Dataflow Representation(2022)
Auteurs: Linyan Mei, Marian Verhelst
Pagina's: 2013 - 2024 - DIANA: An End-to-End Energy-Efficient Digital and ANAlog Hybrid Neural Network SoC(2022)
Auteurs: Kodai Ueyoshi, Pouya Houshmand, Giuseppe Sarda, Vikram Jain, Marian Verhelst
Aantal pagina's: 3 - Enabling real-time object detection on low cost FPGAs(2022)
Auteurs: Vikram Jain, Marian Verhelst
Pagina's: 217 - 229 - Optimizing Accelerator Configurability for Mobile Transformer Networks(2022)
Auteurs: Steven Colleman, Marian Verhelst
Pagina's: 142 - 145Aantal pagina's: 4 - A Uniform Latency Model for DNN Accelerators with Diverse Architectures and Dataflows(2022)
Auteurs: Linyan Mei, Marian Verhelst
Pagina's: 220 - 225
Patenten
1 - 3 van 3