Towards Heterogeneous Multi-core Systems-on-Chip for Edge Machine Learning (eBook)
XXIII, 186 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-38230-7 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 15.9.2023 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XXIII, 186 p. 93 illus., 83 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Deep learning • Edge AI • hardware accelerators • homogeneous and heterogeneous systems • machine learning |
| ISBN-10 | 3-031-38230-7 / 3031382307 |
| ISBN-13 | 978-3-031-38230-7 / 9783031382307 |
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