Sanmukh R. Kuppannagari

University of Southern California, Southern California University for Professional Studies

论文数

6

总引用数

96

H-Index

5

关于

暂无简介。

研究焦点

Reinforcement learning6 · 96 次引用
Computer science6 · 96 次引用
Artificial intelligence6 · 96 次引用
Parallel computing5 · 88 次引用
Embedded system4 · 78 次引用
Field-programmable gate array4 · 78 次引用
Computer architecture3 · 70 次引用
Distributed computing4 · 69 次引用
Throughput3 · 65 次引用
Algorithm3 · 62 次引用
Computer engineering3 · 62 次引用
Inference2 · 57 次引用

主要成就

5
H 指数
6
论文
96
总引用数
16
篇均引用
🏆 最高被引论文
Accelerating Proximal Policy Optimization on CPU-FPGA Heterogeneous Platforms
46 次引用 · 2020
📈 最高产年份: 2020 (4 论文)
🤝 主要合作者: 7
🏛 所属机构: University of Southern California, Southern California University for Professional Studies

代表论文

  1. 1
    Accelerating Proximal Policy Optimization on CPU-FPGA Heterogeneous Platforms
    46 次引用 · 2020
  2. 2
    QTAccel: A Generic FPGA based Design for Q-Table based Reinforcement Learning Accelerators
    19 次引用 · 2020
  3. 3
    PPOAccel: A High-Throughput Acceleration Framework for Proximal Policy Optimization
    11 次引用 · 2021
  4. 4
    QTAccel
    8 次引用 · 2020
  5. 5
    Parallel Actors and Learners: A Framework for Generating Scalable RL Implementations
    7 次引用 · 2021
  6. 6
    How to Efficiently Train Your AI Agent? Characterizing and Evaluating Deep Reinforcement Learning on Heterogeneous Platforms
    5 次引用 · 2020

主要合作者

VKViktor K. Prasanna6 篇合著论文YMYuan Meng5 篇合著论文RKRajgopal Kannan4 篇合著论文RRRachit Rajat2 篇合著论文ASAjitesh Srivastava2 篇合著论文CZChi Zhang1 篇合著论文YYYang Yang1 篇合著论文
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