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Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs
Nimish Shah, Wannes Meert, Marian Verhelst (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book focuses on the acceleration of emerging irregular sparse workloads, posed by novel artificial intelligent (AI) models and sparse linear algebra. Specifically, the book outlines several co-optimized hardware-software solutions for a highly promising class of emerging sparse AI models called Probabilistic Circuit (PC) and a similar sparse matrix workload for triangular linear systems… (SpTRSV). The authors describe optimizations for the entire stack, targeting applications, compilation, hardware architecture and silicon implementation, resulting in orders of magnitude higher performance and energy-efficiency compared to the existing state-of-the-art solutions. Thus, this book provides important building blocks for the upcoming generation of edge AI platforms. 64,19 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
15.07.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031331381
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Nimish Shah, Wannes Meert, Marian Verhelst
Seitenanzahl
143
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Hardware/Software Co-optimization for Probabilistic AI and Sparse Linear Algebra
Schlagwörter
hardware for sparse matrix operations, parallel computer architecture, hardware for probabilistic inference, hardware/software codesign, Edge AI, hardware for irregular graphs
Thema-Inhalt
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
UKM - Eingebettete Systeme
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com
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