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Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning
Vikram Jain, Marian Verhelst (Gebundene Ausgabe, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
This book explores and motivates the need for building homogeneous and heterogeneous multi-core systems for machine learning to enable flexibility and energy-efficiency. Coverage focuses on a key aspect of the challenges of (extreme-)edge-computing, i.e., design of energy-efficient and flexible hardware architectures, and hardware-software co-optimization strategies to enable early design space… exploration of hardware architectures. The authors investigate possible design solutions for building single-core specialized hardware accelerators for machine learning and motivates the need for building homogeneous and heterogeneous multi-core systems to enable flexibility and energy-efficiency. The advantages of scaling to heterogeneous multi-core systems are shown through the implementation of multiple test chips and architectural optimizations. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
17.09.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031382291
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Vikram Jain, Marian Verhelst
Seitenanzahl
186
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems
Schlagwörter
Edge AI, machine learning, hardware accelerators, homogeneous and heterogeneous systems, deep learning
Thema-Inhalt
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
UKM - Eingebettete Systeme
UYQM - Maschinelles Lernen
UYF - Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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