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Number Systems for Deep Neural Network Architectures
Ghada Alsuhli, Vasilis Sakellariou, Hani Saleh, Mahmoud Al-Qutayri, Baker Mohammad, Thanos Stouraitis (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book provides readers a comprehensive introduction to alternative number systems for more efficient representations of Deep Neural Network (DNN) data. Various number systems (conventional/unconventional) exploited for DNNs are discussed, including Floating Point (FP), Fixed Point (FXP), Logarithmic Number System (LNS), Residue Number System (RNS), Block Floating Point Number System (BFP),… Dynamic Fixed-Point Number System (DFXP) and Posit Number System (PNS). The authors explore the impact of these number systems on the performance and hardware design of DNNs, highlighting the challenges associated with each number system and various solutions that are proposed for addressing them. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
19.09.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031381355
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
Ghada Alsuhli, Vasilis Sakellariou, Hani Saleh, Mahmoud Al-Qutayri, Baker Mohammad, Thanos Stouraitis
Seitenanzahl
94
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
deep neural network number representation, deep neural network accelerators, deep neural network architectures, deep neural network hardware implementation, number systems for deep neural network hardware implementation
Thema-Inhalt
UKM - Eingebettete Systeme
UYF - Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf
PBWH - Mathematische Modellierung
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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