Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs

Name: Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs
Brand: Springer, Berlin
SKU: 43225187
Price: 85.16 EUR
Availability: InStock
Author: Nimish Shah
ISBN: 9783031331350

Hardware/Software Co-optimization for Probabilistic AI and Sparse Triangular Systems

Nimish Shah

Marian Verhelst

Wannes Meert

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 43225187

Издателство Springer, Berlin, септември 2023

This book focuses on the acceleration of emerging irregular sparse workloads, posed by novel artific... Цялото описание

Код Либристо: 43225187

206 b

85.16 €

166.57 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Français-Serbe (Cyrillique) Véhicules Imagier bilingue pour les enfants Richard Carlson Jr

С меки корици

11.64 € 22.77 лв

Landesverfassungsgerichte Werner Reutter

С твърди корици

79.62 € 155.73 лв

Deutsches Seemaennisches Soerterbuch Alfred Stenzel

С меки корици

26.50 € 51.84 лв

Obsesion de la Narcisista Jairo E Lopez

С меки корици

9.68 € 18.93 лв

Histoire De La Réformation De La Suisse, Volume 5 Louis Vulliemin

С меки корици

30.75 € 60.14 лв

This book focuses on the acceleration of emerging irregular sparse workloads, posed by novel artificial intelligent (AI) models and sparse linear algebra. Specifically, the book outlines several co-optimized hardware-software solutions for a highly promising class of emerging sparse AI models called Probabilistic Circuit (PC) and a similar sparse matrix workload for triangular linear systems (SpTRSV). The authors describe optimizations for the entire stack, targeting applications, compilation, hardware architecture, and silicon implementation, resulting in orders of magnitude higher performance and energy-efficiency compared to the existing state-of-the-art solutions. Thus, this book provides important building blocks for the upcoming generation of edge AI platforms.