Elaborazione efficiente delle reti neurali profonde

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Titolo originale:

Efficient Processing of Deep Neural Networks

Contenuto del libro:

Questo libro fornisce una trattazione strutturata dei principi e delle tecniche chiave per consentire un'elaborazione efficiente delle reti neurali profonde (DNN). Le DNN sono attualmente ampiamente utilizzate per molte applicazioni di intelligenza artificiale (AI), tra cui la computer vision, il riconoscimento vocale e la robotica.

Sebbene le DNN offrano un'accuratezza all'avanguardia in molti compiti di IA, ciò avviene al costo di un'elevata complessità computazionale. Pertanto, le tecniche che consentono un'elaborazione efficiente delle reti neurali profonde per migliorare metriche quali l'efficienza energetica, il throughput e la latenza, senza sacrificare l'accuratezza o aumentare i costi dell'hardware, sono fondamentali per consentire un'ampia diffusione delle DNN nei sistemi di IA.

Il libro include un background sull'elaborazione delle DNN; una descrizione e una tassonomia degli approcci architetturali hardware per la progettazione di acceleratori di DNN; metriche chiave per la valutazione e il confronto di progetti diversi; caratteristiche dell'elaborazione delle DNN che sono suscettibili di co-progettazione hardware/algoritmo per migliorare l'efficienza energetica e il throughput; e opportunità per l'applicazione di nuove tecnologie. Il lettore troverà un'introduzione strutturata al campo, nonché una formalizzazione e organizzazione dei concetti chiave tratti da opere contemporanee che forniscono spunti di riflessione in grado di suscitare nuove idee.