Абстрактный

Design productivity, compilation and acceleration for data analytic applications

 Deming Chen

 Deep Neural Networks (DNNs) are computation intensive. Without efficient hardware implementations of DNNs, many promising AI applications will not be practically realizable. In this talk, we will analyze several challenges facing the AI community for mapping DNNs to hardware accelerators. Especially, we will evaluate FPGA's potential role in accelerating DNNs for both the cloud and edge devices.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию

Индексировано в

Химическая реферативная служба (CAS)
Google Scholar
Открыть J-ворота
Академические ключи
ResearchBible
Глобальный импакт-фактор (GIF)
CiteFactor
Космос ЕСЛИ
Библиотека электронных журналов
РефСик
Университет Хамдарда
Всемирный каталог научных журналов
IndianScience.in
научный руководитель
Publons
Импакт-фактор Международного инновационного журнала (IIJIF)
Международный институт организованных исследований (I2OR)
Cosmos

Посмотреть больше