Daļa no pirkuma summas tiks atgriezta 220.lv naudā
Papildu 220.lv PLUS piedāvājumi
Es vēlos kļūt par 220.lv PLUS biedru un piekrītu saņemt piedāvājumus un paziņojumus no 220.lv PLUS lojalitātes programmas operatoriem un to partneriem, un piekrītu, ka mani personas dati tiks apstrādāti šiem mērķiem.
Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems, Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems
Uzmanību! Piegādes nosacījumi ir provizoriski, jo noteikumi tiek atjaunināti atkarībā no faktiskā pasūtījuma veikšanas laika un apmaksas. Galīgais piegādes termiņš tiek norādīts, kad 220.lv apstiprina pasūtījumu.
Saņemiet Omniva pakomātā
14. augustā
249 €
Piegādāsim uz mājām
14. augustā
499 €
Uzmanību! Piegādes nosacījumi ir provizoriski, jo noteikumi tiek atjaunināti atkarībā no faktiskā pasūtījuma veikšanas laika un apmaksas. Galīgais piegādes termiņš tiek norādīts, kad 220.lv apstiprina pasūtījumu.
Preces apraksts: Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems
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.
Kopīgā informācija par: Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems
Produktu attēliem ir ilustratīva nozīme un tie ir kā piemēri. Produkta aprakstā esošie video ir paredzēti tikai informatīviem nolūkiem, tāpēc tajos iekļautā informācija var atšķirties no paša produkta. Krāsas, piezīmes, parametri, izmēri, izmēri, funkcijas, un/vai jebkuras citas oriģinālo izstrādājumu īpašības var atšķirties no to faktiskā izskata, tāpēc, lūdzu, skatiet produkta specifikācijās norādīto produkta aprakstu.
Arī citi interesējās
Partneru piedāvājumi
Reklāma
Vērtējumi un atsauksmes (0)
Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems
Rekomendējam kopā ar: Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning: Journey from Single-core Acceleration to Multi-core Heterogeneous Systems