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Deep In-memory Architectures for Machine Learning

Sujan Gonugondla, Naresh R. Shanbhag, Mingu Kang, et al.

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik

Beschreibung

This book describes the recent innovation of deep in-memory architectures for realizing AI systems that operate at the edge of energy-latency-accuracy trade-offs. From first principles to lab prototypes, this book provides a comprehensive view of this emerging topic for both the practicing engineer in industry and the researcher in academia. The book is a journey into the exciting world of AI systems in hardware.

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Schlagwörter

energy-latency-accuracy trade-offs in AI, machine learning in hardware, Shannon-inspired architecture, analog in-memory architectures, Deep In-memory Architecture