• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited] скачать в хорошем качестве

FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited] 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited]
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited] в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited] или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited] в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



FPGAs are (not) Good at Deep Learning [Invited]

Speaker: Mohamed S. Abdelfattah, Cornell University There have been many attempts to use FPGAs to accelerate deep neural networks (DNNs), including many by the speaker of this talk. Some of these attempts ended up facing direct competition from GPUs and ASICs that are hyper-tuned for DNNs–inevitably, FPGAs often lose in that competition. However, there are many promising research directions in which FPGAs are indeed the best platform to accelerate parts of a deep learning workload. This talk will discuss several emerging paradigms in which FPGA strengths can be successfully leveraged for accelerating deep learning workloads. I will focus on (1) Automated DNN-HW codesign, (2) Using FPGA lookup tables as DNN building blocks and (3) The role of embedded networks on-chip in FPGA-powered datacenters. Speaker Bio: Mohamed Abdelfattah is an Assistant Professor at Cornell Tech and in the Electrical and Computer Engineering Department at Cornell University. His research interests include deep learning systems, automated machine learning, hardware-software codesign, reconfigurable computing, and FPGA architecture. Mohamed’s goal is to design the next generation of machine-learning-centric computer systems for both datacenters and mobile devices. Mohamed received his BSc from the German University in Cairo, his MSc from the University of Stuttgart, and his PhD from the University of Toronto. His PhD was supported by the Vanier Canada Graduate Scholarship and he received three best paper awards for his work on embedded networks-on-chip for FPGAs. His PhD work garnered much industrial interest and has since been adopted by multiple semiconductor companies in their latest FPGAs. After his PhD, Mohamed spent time at Intel’s programmable solutions group, and most recently at Samsung where he led a research team focused on hardware-aware automated machine learning. ---------------------------------------------------------- For more videos subscribe to the YouTube channel    / @crossroadsfpga  ! For more information visit https://www.crossroadsfpga.org/semina... ---------------------------------------------------------- Website: https://www.crossroadsfpga.org The Intel/VMware Crossroads 3D-FPGA Academic Research Center is jointly supported by Intel and VMware. The center is committed to public and free dissemination of its research outcome. ---------------------------------------------------------- Chapters 0:00 Introduction 0:43 GPU vs. DLA for DNN Acceleration 1:56 Arithmetic: Block Minifloat 4:33 Programming the Accelerator 6:39 Instruction Decode in HW 7:06 VLIW Network-on-Chip 8:47 Configurability: Custom Kernels 9:59 Customize Hardware for each DNN 10:48 Graph Compiler 12:32 Scheduling and Allocation 17:20 PART I: A Retrospective on FPGA Overlay for DNNS 19:13 Design Space Exploration Automated Codesi 20:22 AutoML: Neural Architecture Search (NAS) 21:59 AutoML: Hardware-Aware NAS 23:19 Hardware-Aware NAS Results 24:12 AutoML: Codesign NAS 27:23 Codesign NAS: Results 28:58 Automated Codesign 30:22 Mapping a DNN to Hardware 32:23 Binary Neural Networks 33:26 Logic Neural Networks 38:14 Deep Learning is Heterogeneous 42:16 Replace "Software Fallback" with Hardware Accelera 44:33 Accelerated Preprocessing Solutions 45:33 Hybrid FPGA-DLA Devices 47:57 Embedded NoCs on FPGAs 52:01 NoC-Enhanced vs. Conventional FPGAs 53:49 Is there still hope for FPGAs? Yes!

Comments
  • MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks 8 месяцев назад
    MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • OverGen: Improving FPGA Usability through Domain-specific Overlay Generation [Invited] 3 года назад
    OverGen: Improving FPGA Usability through Domain-specific Overlay Generation [Invited]
    Опубликовано: 3 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Architecture All Access: Modern FPGA Architecture | Intel Technology 4 года назад
    Architecture All Access: Modern FPGA Architecture | Intel Technology
    Опубликовано: 4 года назад
  • Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs) 1 год назад
    Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Software Emulators vs FPGAs 2 года назад
    Software Emulators vs FPGAs
    Опубликовано: 2 года назад
  • ESWEEK 2021 Education - Neural Network Accelerator Design 4 года назад
    ESWEEK 2021 Education - Neural Network Accelerator Design
    Опубликовано: 4 года назад
  • MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191 9 месяцев назад
    MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • How hard is it to use an FPGA for compute acceleration in 2023? 2 года назад
    How hard is it to use an FPGA for compute acceleration in 2023?
    Опубликовано: 2 года назад
  • AI Hardware w/ Jim Keller 2 года назад
    AI Hardware w/ Jim Keller
    Опубликовано: 2 года назад
  • The History of the FPGA: The Ultimate Flex 3 года назад
    The History of the FPGA: The Ultimate Flex
    Опубликовано: 3 года назад
  • Cornell ECE 5545: ML HW & Systems. Lecture 0: Introduction 3 года назад
    Cornell ECE 5545: ML HW & Systems. Lecture 0: Introduction
    Опубликовано: 3 года назад
  • Neural Audio Effects || Christian Steinmetz (Queen Mary University of London) 3 года назад
    Neural Audio Effects || Christian Steinmetz (Queen Mary University of London)
    Опубликовано: 3 года назад
  • MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention 9 месяцев назад
    MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров 1 год назад
    Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как строили корабли для мирового господства 9 дней назад
    Как строили корабли для мирового господства
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Digital Design and Computer Architecture - L1: Intro: Fundamentals, Transistors, Gates (Spring 2025) Трансляция закончилась 9 месяцев назад
    Digital Design and Computer Architecture - L1: Intro: Fundamentals, Transistors, Gates (Spring 2025)
    Опубликовано: Трансляция закончилась 9 месяцев назад
  • Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу 11 месяцев назад
    Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Top 30 Machine Learning Interview Questions 2025 | ML Interview Questions And Answers | Intellipaat 1 год назад
    Top 30 Machine Learning Interview Questions 2025 | ML Interview Questions And Answers | Intellipaat
    Опубликовано: 1 год назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5