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Encuesta de aceleradores de aprendizaje profundo para la computación en el borde y emergente

Autores: Alam, Shahanur; Yakopcic, Chris; Wu, Qing; Barnell, Mark; Khan, Simon; Taha, Tarek M.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Encuesta de aceleradores de aprendizaje profundo para la computación en el borde y emergente


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Inteligencia artificial
Procesadores de borde
Arquitectura de flujo de datos
Procesadores neuromórficos
Eficiencia energética
Algoritmos de aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El progreso sin precedentes en inteligencia artificial (IA), particularmente en algoritmos de aprendizaje profundo con dispositivos inteligentes conectados a Internet, ha creado una alta demanda de computación de IA en los dispositivos de borde.

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