Hyoukjun kwon (6 résultats)
Data Orchestration in Deep Learning Accelerators (Synthesis Lectures on Computer Architecture)
Krishna, Tushar; Kwon, Hyoukjun; Parashar, Angshuman; Pellauer, Michael; Samajdar, Ananda
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
- Couverture souple
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Etat : New. In English.
Data Orchestration in Deep Learning Accelerators (Synthesis Lectures on Computer Architecture)
Krishna, Tushar; Kwon, Hyoukjun; Parashar, Angshuman; Pellauer, Michael; Samajdar, Ananda
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
- Couverture souple
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Etat : New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
- Couverture souple
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This Synthesis Lecture focuses on techniques for efficient data orchestration within DNN accelerators. The End of Moore's Law, coupled with the increasing growth in deep learning and other AI applications has led to the emergence of custom Deep Neural…Network (DNN) accelerators for energy-efficient inference on edge devices. Modern DNNs have millions of hyper parameters and involve billions of computations; this necessitates extensive data movement from memory to on-chip processing engines. It is well known that the cost of data movement today surpasses the cost of the actual computation; therefore, DNN accelerators require careful orchestration of data across on-chip compute, network, and memory elements to minimize the number of accesses to external DRAM. The book covers DNN dataflows, data reuse, buffer hierarchies, networks-on-chip, and automated design-space exploration. It concludes with data orchestration challenges with compressed and sparse DNNs and future trends. The target audience is students, engineers, and researchers interested in designing high-performance and low-energy accelerators for DNN inference.
Data Orchestration in Deep Learning Accelerators (Synthesis Lectures on Computer Architecture)
Krishna, Tushar; Kwon, Hyoukjun; Parashar, Angshuman; Pellauer, Michael; Samajdar, Ananda
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
- Couverture souple
- impression à la demande
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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Data Orchestration in Deep Learning Accelerators (Synthesis Lectures on Computer Architecture)
Krishna, Tushar; Kwon, Hyoukjun; Parashar, Angshuman; Pellauer, Michael; Samajdar, Ananda
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
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Data Orchestration in Deep Learning Accelerators
Krishna, Tushar|Kwon, Hyoukjun|Parashar, Angshuman|Pellauer, Michael|Samajdar, Ananda
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2020
Série : Livre 6 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This Synthesis Lecture focuses on techniques for efficient data orchestration within DNN accelerators. The End of Moore s Law, coupled with the increasing growth in deep learning and other AI applications has led to the e…mergence of custom Deep Neural Netwo.
