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Efficient Processing of Deep Neural Networks

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标签: 深度神经网络

深度神经网络

DNN

深度神经网络

AI

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

《Efficient  Processing  of  Deep  Neural  Networks》

作者:Vivienne  Sze,  Yu-Hsin  Chen,  Tien-Ju  Yang,  and  Joel  S.  Emer

年份:2020

This  book  provides  a  structured  treatment  of  the  key  principles  and  techniques  for  enabling  efficient  processing  of  deep  neural  networks  (DNNs).  DNNs  are  currently  widely  used  for  many  artificial  intelligence  (AI)  applications,  including  computer  vision,  speech  recognition,  and  robotics.  While  DNNs  deliver  state-of-the-art  accuracy  on  many  AI  tasks,  it  comes  at  the  cost  of  high  computational  complexity.  Therefore,  techniques  that  enable  efficient  processing  of  deep  neural  networks  to  improve  key  metrics—such  as  energy-efficiency,  throughput,  and  latency—without  sacrificing  accuracy  or  increasing  hardware  costs  are  critical  to  enabling  the  wide  deployment  of  DNNs  in  AI  systems.

The  book  includes  background  on  DNN  processing;  a  description  and  taxonomy  of  hardware  architectural  approaches  for  designing  DNN  accelerators;  key  metrics  for  evaluating  and  comparing  different  designs;  features  of  DNN  processing  that  are  amenable  to  hardware/algorithm  co-design  to  improve  energy  efficiency  and  throughput;  and  opportunities  for  applying  new  technologies.  Readers  will  find  a  structured  introduction  to  the  field  as  well  as  formalization  and  organization  of  key  concepts  from  contemporary  work  that  provide  insights  that  may  spark  new  ideas.

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