Zitat
H. Wöhrle and M. Karagounis, “Hardware-Architekturen für maschinelles Lernen in eingebetteten und verteilten Systemen,” 2019 [Online]. Available: https://www.smart-systems-conference.de/wp-content/uploads/2019/11/Folien_Hendrik_Woehrle.pdf
Abstract
Die Entwicklung spezialisierter Hardware-Beschleuniger für das maschinelle Lernen stellt insbesondere für die Entwicklung intelligenter mobiler Systeme eine wichtige Schlüsseltechnologie dar. Dieser Beitrag vergleicht verschiedene Hardware-Architekturen hinsichtlich ihrer Eigenschaften für das maschinelle Lernen und gibt einen Ausblick auf eine auf Open-Source-Technologien basierende Entwicklung eines besonders auf Energieeffizienz optimierten heterogenen ASICs aus RISC-V-CPU und anwendungsspezifischem IP-Core für das maschinelle Lernen.