Weiter zum Inhalt
Universidad del Mar SIBUMAR Descubridor Institucional UMAR
  • Inicio
  • Búsqueda avanzada
  • Explorar
  • Login
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Erweitert
  • A Survey on Deep Learning Hardware Accelerators for Heterogeneous HPC Platforms
Buchumschlag

A Survey on Deep Learning Hardware Accelerators for Heterogeneous HPC Platforms

Fuente: arXiv
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Silvano, Cristina, Ielmini, Daniele, Ferrandi, Fabrizio, Fiorin, Leandro, Curzel, Serena, Benini, Luca, Conti, Francesco, Garofalo, Angelo, Zambelli, Cristian, Calore, Enrico, Schifano, Sebastiano Fabio, Palesi, Maurizio, Ascia, Giuseppe, Patti, Davide, Petra, Nicola, De Caro, Davide, Lavagno, Luciano, Urso, Teodoro, Cardellini, Valeria, Cardarilli, Gian Carlo, Birke, Robert, Perri, Stefania
Format: Preprint
Veröffentlicht: 2023
Schlagworte:
Hardware Architecture
Emerging Technologies
Machine Learning
Online-Zugang:
Acceder al recurso
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
  • Zitieren
  • SMS versenden
  • Als E-Mail versenden
  • Drucken
  • Datensatz exportieren
    • Exportieren nach RefWorks
    • Exportieren nach EndNoteWeb
    • Exportieren nach EndNote
  • Zu den Favoriten
  • Persistenter Link
  • Exemplare
  • Beschreibung
  • Kommentare
  • Ähnliche Einträge
  • Internformat
Beschreibung
Keine Beschreibung verfügbar.

Ähnliche Einträge

  • A Survey on Design Methodologies for Accelerating Deep Learning on Heterogeneous Architectures
    von: Curzel, Serena, et al.
    Veröffentlicht: (2023)
  • Attention-Based Deep Reinforcement Learning for Qubit Allocation in Modular Quantum Architectures
    von: Russo, Enrico, et al.
    Veröffentlicht: (2024)
  • Assessing the Role of Communication in Scalable Multi-Core Quantum Architectures
    von: Palesi, Maurizio, et al.
    Veröffentlicht: (2024)
  • TeleSABRE: Layout Synthesis in Multi-Core Quantum Systems with Teleport Interconnect
    von: Russo, Enrico, et al.
    Veröffentlicht: (2025)
  • Deep Reinforcement Learning based Online Scheduling Policy for Deep Neural Network Multi-Tenant Multi-Accelerator Systems
    von: Blanco, Francesco G., et al.
    Veröffentlicht: (2024)
Universidad del Mar
Universidad del MarSistema Bibliotecario de la Universidad del MarDescubridor Institucional UMARImplementación y desarrollo: Mtro. Carlos Alonso Albores Pérez
InicioBúsqueda avanzadaExplorar
Visitas al Descubridor: 33,245© 2026 Universidad del Mar