Envío gratis a partir de 69,99 euros.

«Comprobar estado del pedido»

Entre a formar parte de una comunidad de amantes de los libros del mundo entero y acceda a un sinfín de ventajas. Crear una cuenta gratis

Envío gratuito con Zásilkovna para compras superiores a 59.99 €

Mensajería SEUR 4.99 € Mensajería GLS 7.99 € Mensajería Correos 5.49 € Mensajería DHL 5.49 € Punto SEUR 3.99 €

Contacto

Cómo comprar

Ayuda

Mi cuenta

▸ Vacío :-(

Envío gratis a partir de 69,99 euros.

Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs

Name: Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs
Brand: Springer, Berlin
SKU: 43225187
Price: 88.49 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

Idioma

Inglés

Libro Tapa dura

Código Libristo: 43225187

Editores Springer, Berlin, septiembre 2023

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

Código Libristo: 43225187

217 b

88.49 €

Almacenamiento externo Envío en 10-13 días

Hasta 30 días para devoluciones

Clientes que también han comprado

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

Tapa blanda

12.09 €

Deutsches Seemaennisches Soerterbuch Alfred Stenzel

Tapa blanda

26.79 €

Obsesion de la Narcisista Jairo E Lopez

Tapa blanda

10.09 €

Landesverfassungsgerichte Werner Reutter

Tapa dura

82.79 €

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

Tapa blanda

31.79 €

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.