Das rasante Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI), künstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern geführt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine große Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchführung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Großteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, führt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flächeneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) für eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwarelösungen für KI- und Deep-Learning-Anwendungen der nächsten Generation interessiert sind.
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Paperback. Etat : new. Paperback. Das rasante Wachstum der kuenstlichen Intelligenz (KI), kuenstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern gefuehrt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine grosse Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchfuehrung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Grossteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, fuehrt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flaecheneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) fuer eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwareloesungen fuer KI- und Deep-Learning-Anwendungen der naechsten Generation interessiert sind. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630234466
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Das rasante Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI), künstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern geführt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine große Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchführung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Großteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, führt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flächeneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) für eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwarelösungen für KI- und Deep-Learning-Anwendungen der nächsten Generation interessiert sind. N° de réf. du vendeur 9786630234466
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Paperback. Etat : new. Paperback. Das rasante Wachstum der kuenstlichen Intelligenz (KI), kuenstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern gefuehrt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine grosse Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchfuehrung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Grossteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, fuehrt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flaecheneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) fuer eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwareloesungen fuer KI- und Deep-Learning-Anwendungen der naechsten Generation interessiert sind. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630234466
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Paperback. Etat : new. Paperback. Das rasante Wachstum der kuenstlichen Intelligenz (KI), kuenstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern gefuehrt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine grosse Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchfuehrung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Grossteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, fuehrt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flaecheneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) fuer eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwareloesungen fuer KI- und Deep-Learning-Anwendungen der naechsten Generation interessiert sind. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630234466
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Das rasante Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI), künstlicher neuronaler Netze (ANN) und tiefer neuronaler Netze (DNN) hat zu einer starken Nachfrage nach leistungsstarken, stromsparenden und effizienten Hardwarebeschleunigern geführt. Moderne Anwendungen mit neuronalen Netzen beinhalten eine große Anzahl von Rechenoperationen, wobei die Multiplikations-Akkumulations-Einheit (MAC-Einheit) eine entscheidende Rolle bei der Durchführung von Multiplikations- und Akkumulationsprozessen spielt. Da MAC-Operationen den Großteil der Berechnungen in neuronalen Netzen ausmachen, führt die Optimierung der MAC-Architektur direkt zu einer Verbesserung der Gesamtleistung von KI-Beschleunigern. Dieses Buch stellt den Entwurf und die FPGA-Implementierung einer schnellen und flächeneffizienten pipelinierten MAC-Architektur zur Beschleunigung neuronaler Netze unter Verwendung von Verilog HDL vor. Die vorgeschlagene Architektur integriert einen Vedic-Multiplikator zur schnellen parallelen Erzeugung von Teilprodukten sowie einen auf einem Binary-to-Excess-1-Konverter (BEC) basierenden Square-Root-Carry-Select-Adder (SQRT-CSLA) für eine effiziente Akkumulation. Diese Arbeit richtet sich an Studierende, Forscher, FPGA-Entwickler und VLSI-Fachleute, die an der Entwicklung effizienter Hardwarelösungen für KI- und Deep-Learning-Anwendungen der nächsten Generation interessiert sind.OmniScriptum SRL, Str. Armeneasca 28/1, office 1, 2012 Chisinau 60 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786630234466
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