Compartir
Towards Heterogeneous Multi-Core Systems-On-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-Core Acceleration to Multi-Core Heterogeneous Systems (en Inglés)
Marian Verhelst
(Autor)
·
Vikram Jain
(Autor)
·
Springer
· Tapa Dura
Towards Heterogeneous Multi-Core Systems-On-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-Core Acceleration to Multi-Core Heterogeneous Systems (en Inglés) - Jain, Vikram ; Verhelst, Marian
$ 612.782
$ 1.021.303
Ahorras: $ 408.521
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis Listas
Origen: Estados Unidos
(Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el
Martes 30 de Julio y el
Jueves 08 de Agosto.
Lo recibirás en cualquier lugar de Colombia entre 1 y 5 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Towards Heterogeneous Multi-Core Systems-On-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-Core Acceleration to Multi-Core Heterogeneous Systems (en Inglés)"
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.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Dura.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.