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Towards Heterogeneous Multi-Core Systems-On-Chip for Edge Machine Learning
Journey from Single-Core Acceleration to Multi-Core Heterogeneous Systems
Vikram Jain, Marian Verhelst
Livre relié | Anglais
213,95 €
+ 427 points
Format
Description
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.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 186
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9783031382291
- Date de parution :
- 17-09-23
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 476 g
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