Hardware Acceleration for Machine Learning

Langue : anglais

Edité par MDPI AG, 2026

3725878552 / 9783725878550

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This Reprint, titled 'Hardware Acceleration for Machine Learning', provides a coherent and updated snapshot of the rapidly evolving ecosystem for machine learning acceleration. As hardware platforms transition from general-purpose solutions to specialized heterogeneous architectures, this collection synthesizes cutting-edge developments essential for researchers and designers. The eight contributions within this Reprint cover a full spectrum of advancements, from low-power IoT applications and embedded FPGA and SoC implementations to ASIC edge solutions and efficient data-processing algorithms. Key research presented includes multi-dimensional benchmarking of deep learning inference frameworks, novel power-optimized RTL designs for CNN accelerators, unified FPGA/CGRA pipelines for time-critical edge AI, and new adaptive optimizers designed for training efficiency. Further studies address the performance impacts of data preprocessing techniques, general-purpose hyperdimensional computing accelerators, and innovative approaches to overcoming resource constraints in edge AI through DSP-free architectures and integer-state dynamics in quantized spiking neural networks. By combining these diverse strategies, this collection offers a comprehensive reference for those interested in building implementable, scalable, and energy-sustainable hardware platforms for next-generation intelligent systems.…

N° de réf. du vendeur 9783725878550

Titre
Hardware Acceleration for Machine Learning
Éditeur
MDPI AG
Année de publication
2026
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3725878552
ISBN à 13 chiffres
9783725878550
Poids de l'article
705 grammes
Dimensions
250x175x18 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

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