{"id":484405,"date":"2026-06-21T02:58:28","date_gmt":"2026-06-21T02:58:28","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=484405"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=484405","title":{"rendered":"\u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0431\u043b\u0438, \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0438\u0445\u0440\u044c \u0438 60% \u043d\u0430 CIFAR-10 \u0441 M0+"},"content":{"rendered":"<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><em>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430. \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441 5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c &#8212; \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438.<\/em><\/p>\n<hr\/>\n<h3>GraphKAN: \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451<\/h3>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0445 \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b 96.15% \u043d\u0430 MNIST \u043d\u0430 10K \u0441\u0430\u0431\u0441\u0435\u0442\u0435. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 (60K) &#8212; 94.46% \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 20 \u044d\u043f\u043e\u0445 float + 5 STE. \u041d\u0430\u0448\u0451\u043b \u0431\u0430\u0433: ternary_map[2]=0 &#8212; +1 \u043c\u043e\u043b\u0447\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 unpack.<\/p>\n<p>Fashion-MNIST: 76.6% -&gt; 86.73% (30 \u044d\u043f\u043e\u0445 float + 10 STE, \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, 49 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442).<\/p>\n<hr\/>\n<h3>CNN Fashion: \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f + cosine annealing<\/h3>\n<p>\u0411\u044b\u043b\u043e 87-88%. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 10+20+5+10 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0441 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 cosine annealing \u0434\u0430\u043b\u0430 90.54%. \u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 16x. \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043b\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c &#8212; \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0430 0.44 \u043f.\u043f.<\/p>\n<hr\/>\n<h3>ViT: \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430: loss 8.57, accuracy 16.3%. \u0427\u0443\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 random. \u041a\u043e\u043f\u0430\u044e &#8212; attention scores \u0432 one-hot, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u044b\u0435. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430: ternary Q\/K\/V \u0431\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0434\u0430\u044e\u0442 variance \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e. Softmax \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0424\u0438\u043a\u0441 &#8212; learnable per-projection scaling: log_scale_qk, log_scale_v, log_scale_o, log_scale1, log_scale2. \u041f\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c variance \u0434\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 softmax.<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442: 60.30% \u043d\u0430 CIFAR-10, 25.4 \u041a\u0411. \u041d\u0435 SOTA, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0435\u0437 FPU &#8212; \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e.<\/p>\n<hr\/>\n<h3>RNN\/LSTM: \u043d\u0435 \u0432\u0437\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b\u043e<\/h3>\n<p>SMNIST, 28 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c. RNN: 18.2%. LSTM: 20.64%. Float \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 &#8212; ~25%. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430: hidden_dim=64 \u043d\u0435 \u0442\u044f\u043d\u0435\u0442 28 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e 128-256, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e 4-8x \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0447\u0451\u043c.<\/p>\n<hr\/>\n<h3>C-\u043a\u043e\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f: \u0432\u0441\u0435 \u043f\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 Unicorn<\/h3>\n<p>5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 C11, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 cortex-m0plus, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Unicorn. Bit-exact \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p align=\"left\">\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">.bin<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">R0<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">GraphKAN MNIST<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">192 KB<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">-88<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">PASS<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">CNN Fashion<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">107 KB<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">PASS<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Transformer<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">20 KB<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">PASS<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">LSTM<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">17 KB<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">-3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">PASS<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ViT CIFAR-10<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">43 KB<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">PASS<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>M0+ \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0431\u043b\u0438<\/h3>\n<p><strong>memset recursion \u0441 -O2.<\/strong> GCC \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 while(n\u2013) \u0432 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 bl memset. \u0411\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b. \u041b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f -fno-builtin.<\/p>\n<p><strong>sat_q7().<\/strong> (int8_t)(acc &gt;&gt; 7) &#8212; \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043d\u0430\u044f saturation.<\/p>\n<p><strong>ternary_map[2]=0.<\/strong> \u0412 CNN-\u043a\u043e\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 (val=2, +1) \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 0. \u0412\u0435\u0441 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u043b\u0441\u044f.<\/p>\n<p><strong>output_idx uint8 -&gt; uint16.<\/strong> \u0414\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 &gt;255 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 &#8212; 834-843. \u041d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u044e\u0442 \u0432 uint8.<\/p>\n<hr\/>\n<h3>\u0418\u0442\u043e\u0433<\/h3>\n<p>192 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, 34K \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, 95 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0437\u0430\u043c\u043a\u043d\u0443\u0442: Python -&gt; train -&gt; export -&gt; C11 -&gt; arm-gcc -&gt; .bin -&gt; Unicorn. \u0414\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0437\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b\u0438 (RNN\/LSTM &#8212; \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435), \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e float.<\/p>\n<hr\/>\n<p><strong>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernML-overview\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">TernML landing page<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/zenodo.org\/records\/20752769\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">DOI \/ Zenodo<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049822\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Habr #1: GraphKAN<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049940\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Habr #2: TernML &#8212; 5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr\/>\n<p><em>2026. Fakeonomics. \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0435\u043d\u044b.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<p>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050030\/\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050030\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430. \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441 5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c &#8212; \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438.GraphKAN: \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0445 \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b 96.15% \u043d\u0430 MNIST \u043d\u0430 10K \u0441\u0430\u0431\u0441\u0435\u0442\u0435. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 (60K) &#8212; 94.46% \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 20 \u044d\u043f\u043e\u0445 float + 5 STE. \u041d\u0430\u0448\u0451\u043b \u0431\u0430\u0433: ternary_map[2]=0 &#8212; +1 \u043c\u043e\u043b\u0447\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 unpack.Fashion-MNIST: 76.6% -&gt; 86.73% (30 \u044d\u043f\u043e\u0445 float + 10 STE, \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, 49 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442).CNN Fashion: \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f + cosine annealing\u0411\u044b\u043b\u043e 87-88%. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 10+20+5+10 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0441 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 cosine annealing \u0434\u0430\u043b\u0430 90.54%. \u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 16x. \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043b\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c &#8212; \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0430 0.44 \u043f.\u043f.ViT: \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430: loss 8.57, accuracy 16.3%. \u0427\u0443\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 random. \u041a\u043e\u043f\u0430\u044e &#8212; attention scores \u0432 one-hot, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u044b\u0435. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430: ternary Q\/K\/V \u0431\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0434\u0430\u044e\u0442 variance \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e. Softmax \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.\u0424\u0438\u043a\u0441 &#8212; learnable per-projection scaling: log_scale_qk, log_scale_v, log_scale_o, log_scale1, log_scale2. \u041f\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c variance \u0434\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 softmax.\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442: 60.30% \u043d\u0430 CIFAR-10, 25.4 \u041a\u0411. \u041d\u0435 SOTA, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0435\u0437 FPU &#8212; \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e.RNN\/LSTM: \u043d\u0435 \u0432\u0437\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b\u043eSMNIST, 28 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c. RNN: 18.2%. LSTM: 20.64%. Float \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 &#8212; ~25%. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430: hidden_dim=64 \u043d\u0435 \u0442\u044f\u043d\u0435\u0442 28 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e 128-256, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e 4-8x \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0447\u0451\u043c.C-\u043a\u043e\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f: \u0432\u0441\u0435 \u043f\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 Unicorn5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 C11, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 cortex-m0plus, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Unicorn. Bit-exact \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445.\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430.binR0\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441GraphKAN MNIST192 KB-88PASSCNN Fashion107 KB0PASSTransformer20 KB0PASSLSTM17 KB-3PASSViT CIFAR-1043 KB1PASSM0+ \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0431\u043b\u0438memset recursion \u0441 -O2. GCC \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 while(n\u2013) \u0432 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 bl memset. \u0411\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b. \u041b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f -fno-builtin.sat_q7(). (int8_t)(acc &gt;&gt; 7) &#8212; \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043d\u0430\u044f saturation.ternary_map[2]=0. \u0412 CNN-\u043a\u043e\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 (val=2, +1) \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 0. \u0412\u0435\u0441 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u043b\u0441\u044f.output_idx uint8 -&gt; uint16. \u0414\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 &gt;255 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 &#8212; 834-843. \u041d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u044e\u0442 \u0432 uint8.\u0418\u0442\u043e\u0433192 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, 34K \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, 95 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0437\u0430\u043c\u043a\u043d\u0443\u0442: Python -&gt; train -&gt; export -&gt; C11 -&gt; arm-gcc -&gt; .bin -&gt; Unicorn. \u0414\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0437\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b\u0438 (RNN\/LSTM &#8212; \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435), \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e float.\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438:TernML landing pageDOI \/ ZenodoHabr #1: GraphKANHabr #2: TernML &#8212; 5 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u04402026. Fakeonomics. \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0435\u043d\u044b.\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050030\/<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-484405","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/484405","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=484405"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/484405\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=484405"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=484405"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=484405"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}