Accelerators for Convolutional Neural Networks
Idioma: inglés
Editorial: Wiley-IEEE Press, 2023
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- Accelerators for Convolutional Neural Networks
- Autor
- Munir, Arslan; Kong, Joonho; Qureshi, Mahmood Azhar
- Editorial
- Wiley-IEEE Press
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394171889
- ISBN 13
- 9781394171880
Comprehensive and thorough resource exploring different types of convolutional neural networks and complementary accelerators
Accelerators for Convolutional Neural Networks provides basic deep learning knowledge and instructive content to build up convolutional neural network (CNN) accelerators for the Internet of things (IoT) and edge computing practitioners, elucidating compressive coding for CNNs, presenting a two-step lossless input feature maps compression method, discussing arithmetic coding -based lossless weights compression method and the design of an associated decoding method, describing contemporary sparse CNNs that consider sparsity in both weights and activation maps, and discussing hardware/software co-design and co-scheduling techniques that can lead to better optimization and utilization of the available hardware resources for CNN acceleration.
The first part of the book provides an overview of CNNs along with the composition and parameters of different contemporary CNN models. Later chapters focus on compressive coding for CNNs and the design of dense CNN accelerators. The book also provides directions for future research and development for CNN accelerators.
Other sample topics covered in Accelerators for Convolutional Neural Networks include:
- How to apply arithmetic coding and decoding with range scaling for lossless weight compression for 5-bit CNN weights to deploy CNNs in extremely resource-constrained systems
- State-of-the-art research surrounding dense CNN accelerators, which are mostly based on systolic arrays or parallel multiply-accumulate (MAC) arrays
- iMAC dense CNN accelerator, which combines image-to-column (im2col) and general matrix multiplication (GEMM) hardware acceleration
- Multi-threaded, low-cost, log-based processing element (PE) core, instances of which are stacked in a spatial grid to engender NeuroMAX dense accelerator
- Sparse-PE, a multi-threaded and flexible CNN PE core that exploits sparsity in both weights and activation maps, instances of which can be stacked in a spatial grid for engendering sparse CNN accelerators
For researchers in AI, computer vision, computer architecture, and embedded systems, along with graduate and senior undergraduate students in related programs of study, Accelerators for Convolutional Neural Networks is an essential resource to understanding the many facets of the subject and relevant applications.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
ARSLAN MUNIR, PhD, is an Associate Professor in the Department of Computer Science of Kansas State University. He is also the Director of the Intelligent Systems, Computer Architecture, Analytics, and Security (ISCAAS) Laboratory at the university.
JOONHO KONG, PhD, is an Associate Professor in the School of Electronics Engineering College of IT Engineering at Kyungpook National University, South Korea.
MAHMOOD AZHAR QURESHI, PhD, is a Senior IP Logic Design Engineer at Intel Corporation in Santa Clara, California.
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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