Accelerators for Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Guide to Optimizing Deep Learning Performance = Introduction The rapid evolution of technology has led to a significant increase in the demand for efficient and optimized deep learning algorithms, particularly in the field of convolutional neural networks (CNNs). As the complexity of these networks continues to grow, so does the need for more powerful and specialized hardware to run them. Accelerators for Convolutional Neural Networks is a comprehensive resource that explores the development of accelerators for CNNs, providing both basic knowledge and instructive content to build up the skills of IoT and edge computing practitioners. This book covers the latest advancements in compression techniques, hardware-software co-design, and coscheduling strategies to optimize the performance and energy efficiency of CNN acceleration.

Ускорители для сверточных нейронных сетей: Комплексное руководство по оптимизации производительности глубокого обучения = Введение Быстрое развитие технологий привело к значительному увеличению спроса на эффективные и оптимизированные алгоритмы глубокого обучения, особенно в области сверточных нейронных сетей (CNN). По мере того как сложность этих сетей продолжает расти, растет и потребность в более мощном и специализированном оборудовании для их работы. Accelerators for Convolutional Neural Networks - это комплексный ресурс, который исследует разработку ускорителей для CNN, предоставляя как базовые знания, так и поучительный контент для наращивания навыков специалистов по IoT и edge computing. В этой книге описаны последние достижения в области технологий сжатия, совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения, а также стратегий совместного планирования для оптимизации производительности и энергоэффективности ускорения CNN.

Accélérateurs pour réseaux neuronaux convolutifs : Guide complet pour optimiser les performances d'apprentissage profond = Introduction L'évolution rapide des technologies a entraîné une augmentation significative de la demande d'algorithmes d'apprentissage profond efficaces et optimisés, en particulier dans le domaine des réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Au fur et à mesure que la complexité de ces réseaux ne cesse de croître, il est de plus en plus nécessaire de disposer d'équipements plus puissants et spécialisés pour leur fonctionnement. Accelerators for Convolutional Neural Networks est une ressource complète qui explore le développement d'accélérateurs pour CNN, fournissant à la fois des connaissances de base et du contenu instructif pour renforcer les compétences des professionnels de l'IoT et du calcul edge. Ce livre décrit les dernières avancées dans les technologies de compression, la conception conjointe de matériel et de logiciels, ainsi que les stratégies de planification conjointe pour optimiser les performances et l'efficacité énergétique de CNN.

Aceleradores para redes neuronales perforadas: Guía completa para optimizar el rendimiento del aprendizaje profundo = Introducción rápido desarrollo de la tecnología ha llevado a un aumento significativo de la demanda de algoritmos de aprendizaje profundo eficientes y optimizados, especialmente en el campo de las redes neuronales perforadas (CNN). A medida que la complejidad de estas redes sigue creciendo, también crece la necesidad de contar con equipos más potentes y especializados para su funcionamiento. Accelerators for Convolutional Neural Networks es un recurso integral que explora el desarrollo de aceleradores para CNN, proporcionando tanto conocimientos básicos como contenido instructivo para aumentar las habilidades de los profesionales de IoT y edge computing. Este libro describe los últimos avances en las tecnologías de compresión, el diseño colaborativo de hardware y software, y las estrategias de planificación colaborativa para optimizar el rendimiento y la eficiencia energética de la aceleración de CNN.

Aceleradores para Redes Neurais Personalizadas: Guia de otimização de Desempenho de Aprendizagem Profunda = Introdução Rápida Tecnologia aumentou significativamente a demanda por algoritmos de aprendizagem profunda eficientes e otimizados, especialmente em redes neurais personalizadas (CNN). À medida que a complexidade destas redes continua a crescer, a necessidade de equipamentos mais potentes e especializados para o seu funcionamento também aumenta. O Acelerators for Conversional Neural Networks é um recurso completo que explora o desenvolvimento de aceleradores para a CNN, fornecendo tanto conhecimento básico quanto conteúdo didático para aumentar as habilidades dos especialistas em IoT e edge computing. Este livro descreve os avanços recentes em tecnologias de compressão, design conjunto de hardware e software, e estratégias de planejamento conjunto para otimizar a performance e a eficiência energética da CNN.

Acceleratori per reti neurali compresse: Guida completa per l'ottimizzazione delle prestazioni di apprendimento approfondito = Introduzione La rapida evoluzione della tecnologia ha portato ad un aumento significativo della domanda di algoritmi di apprendimento approfondito efficienti e ottimizzati, in particolare nel campo delle reti neurali compresse (CNN). Poiché la complessità di queste reti continua a crescere, cresce anche il bisogno di attrezzature più potenti e specializzate per il loro funzionamento. Accelerators for Convertional Neurale Networks è una risorsa completa che esplora lo sviluppo di acceleratori per la CNN fornendo sia conoscenze di base che contenuti didattici per migliorare le competenze degli esperti di IoT ed edge computing. Questo libro descrive i progressi più recenti nelle tecnologie di compressione, nella progettazione congiunta di hardware e software e nelle strategie di pianificazione congiunta per ottimizzare le prestazioni e l'efficienza energetica della CNN.

Accelerators for Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Guide to Deep arning Performance Optimization = Einführung Die rasante Entwicklung der Technologie hat insbesondere im Bereich der Convolutional Neural Networks (CNNs) zu einer deutlich gestiegenen Nachfrage nach effizienten und optimierten Deep arning Algorithmen geführt. Mit der zunehmenden Komplexität dieser Netzwerke wächst auch der Bedarf an leistungsfähigeren und spezialisierteren Geräten für ihren Betrieb. Accelerators for Convolutional Neural Networks ist eine umfassende Ressource, die die Entwicklung von Beschleunigern für CNN erforscht und sowohl Basiswissen als auch lehrreiche Inhalte bereitstellt, um die Fähigkeiten von IoT- und Edge-Computing-Spezialisten aufzubauen. Dieses Buch beschreibt die neuesten Fortschritte in den Bereichen Kompressionstechnologien, Co-Design von Hard- und Software sowie Co-Planning-Strategien zur Optimierung der istung und Energieeffizienz der CNN-Beschleunigung.

Akceleratory dla Konwolucyjnych eci Neuronowych: Kompleksowy przewodnik po optymalizacji wydajności głębokiego uczenia się = Wprowadzenie Szybkie postępy w technologii doprowadziły do znacznego wzrostu popytu na wydajne i zoptymalizowane algorytmy głębokiego uczenia się, zwłaszcza w dziedzinie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Ponieważ złożoność tych sieci nadal rośnie, podobnie jak potrzeba silniejszego i wyspecjalizowanego sprzętu do ich uruchomienia. Akceleratory dla Convolutional Neural Networks to kompleksowe zasoby, które badają rozwój akceleratora dla CNN, dostarczając zarówno podstawową wiedzę, jak i treść instruktażową do budowania umiejętności specjalistów IoT i krawędzi obliczeniowych. Ta książka opisuje najnowsze postępy w zakresie technologii kompresji, wspólnego sprzętu i projektowania oprogramowania oraz wspólnych strategii planowania w celu optymalizacji wydajności przyspieszenia CNN i efektywności energetycznej.

מאיצים עבור רשתות עצביות קונבולוציוניות: מדריך מקיף לאופטימיזציה של ביצועי למידה עמוקה = הקדמה מהירה בטכנולוגיה הובילה לעלייה משמעותית בביקוש לאלגוריתמי למידה עמוקה יעילים ומוטבים, במיוחד בתחום הרשתות העצביות הקונבולוציוניות (CNN). כאשר המורכבות של רשתות אלה ממשיכה לגדול, כך גם הצורך בציוד חזק ומומחה יותר להפעלתן. מאיצים עבור רשתות עצביות קונבולציוניות (באנגלית: Involutional Neural Networks) הוא משאב מקיף החוקר פיתוח מאיץ עבור CNN, המספק הן ידע בסיסי והן תוכן מאלף לבניית כישוריהם של אנשי מקצוע בתחום המחשוב. הספר מתאר את ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיות דחיסה, עיצוב חומרה ותוכנה משותפים, ואסטרטגיות תכנון משותפות כדי לייעל את ביצועי ההאצה של CNN ואת יעילות האנרגיה.''

Evrişimli nir Ağları için Hızlandırıcılar: Derin Öğrenme Performansını Optimize Etmek İçin Kapsamlı Bir Kılavuz = Giriş Teknolojideki hızlı gelişmeler, özellikle evrişimli sinir ağları (CNN) alanında, verimli ve optimize edilmiş derin öğrenme algoritmalarına olan talepte önemli bir artışa yol açmıştır. Bu ağların karmaşıklığı artmaya devam ettikçe, bunları çalıştırmak için daha güçlü ve özel ekipmanlara ihtiyaç duyulmaktadır. Convolutional Neural Networks için hızlandırıcılar, CNN için hızlandırıcı geliştirmeyi araştıran, IoT ve uç bilgi işlem profesyonellerinin becerilerini geliştirmek için hem temel bilgi hem de öğretici içerik sağlayan kapsamlı bir kaynaktır. Bu kitap, sıkıştırma teknolojilerindeki son gelişmeleri, ortak donanım ve yazılım tasarımını ve CNN hızlanma performansını ve enerji verimliliğini optimize etmek için ortak planlama stratejilerini açıklamaktadır.

مسرعات الشبكات العصبية التلافيفية: دليل شامل لتحسين أداء التعلم العميق = مقدمة أدت التطورات السريعة في التكنولوجيا إلى زيادة كبيرة في الطلب على خوارزميات التعلم العميق الفعالة والمحسنة، خاصة في مجال الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). مع استمرار تعقيد هذه الشبكات في النمو، تزداد الحاجة إلى معدات أكثر قوة وتخصصًا لتشغيلها. مسرعات الشبكات العصبية التلافيفية هي مورد شامل يستكشف تطوير المسرع لشبكة CNN، ويوفر المعرفة الأساسية والمحتوى الإرشادي لبناء مهارات متخصصي إنترنت الأشياء والحوسبة المتطورة. يصف هذا الكتاب التطورات الأخيرة في تقنيات الضغط، وتصميم الأجهزة والبرامج المشتركة، واستراتيجيات التخطيط المشتركة لتحسين أداء تسريع CNN وكفاءة الطاقة.

컨볼 루션 신경 네트워크 가속기: 딥 러닝 성능 최적화를위한 포괄적 인 가이드 = 기술의 빠른 발전으로 인해 특히 컨볼 루션 신경망 (CNN) 분야에서 효율적이고 최적화 된 딥 러닝 알고리즘에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이러한 네트워크의 복잡성이 계속 증가함에 따라보다 강력하고 전문화 된 장비가 필요합니다. Convolutional Neural Networks의 가속기는 CNN의 가속기 개발을 탐색하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 전문가의 기술을 구축하기위한 기본 지식과 유익한 컨텐츠를 제공하는 포괄적 인 리소스입니다. 이 책은 최근 압축 기술, 공동 하드웨어 및 소프트웨어 설계, CNN 가속 성능 및 에너지 효율을 최적화하기위한 공동 계획 전략의 발전에 대해 설명합니다.

畳み込みニューラルネットワークのアクセラレータ：ディープラーニングのパフォーマンスを最適化するための包括的なガイド=はじめに技術の急速な進歩により、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の分野で、効率的で最適化されたディープラーニングアルゴリズムの需要が大幅に増加しました。これらのネットワークの複雑さが増し続けるにつれて、それらを実行するためのより強力で専門的な機器の必要性も増しています。Convolutional Neural Networksのアクセラレータは、CNNのアクセラレータ開発を探求する包括的なリソースであり、IoTとエッジコンピューティングの専門家のスキルを構築するための基本的な知識と教訓的なコンテンツの両方を提供します。この本では、最近の圧縮技術の進歩、ハードウェアとソフトウェアの共同設計、CNNの加速性能とエネルギー効率を最適化するための共同計画戦略について説明します。

卷積神經網絡加速器：全面的深度學習性能優化指南=引入技術快速發展導致對高效和優化的深度學習算法的需求顯著增加,特別是在卷積神經網絡（CNN）領域。隨著這些網絡的復雜性不斷增加，對更強大和更專門的設備的需求也不斷增加。Convolutional Neural Networks Accelerators是一種綜合資源，可探索CNN的加速器開發，提供基礎知識和指導性內容，以增強IoT和邊緣計算專業人員的技能。本書描述了壓縮技術、硬件和軟件協作設計以及聯合規劃策略的最新進展,以優化CNN加速的性能和能效。