Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Машинное обучение на мобильных телефонах

165 байт убрано, 21:31, 21 января 2021
Источники информации
=== FPGA ===
В то время как CPU создан для вычислений общего назначения, а ASIC сделана исключительно для
специфических вычислений, FPGA находится между ними. FPGA могут быть (повторно) запрограммированы ("перепрошиты") для эффективного выполнения многих специфических задач. Также FPGA позволяет достичь баланса между разработкой системы и потреблением энергии. На базовом уровне FPGA используют [https://en.wikipedia.org/wiki/Flip-flop_(electronics) схемы flip-flop] для реализации последовательных логических функций и поиска таблиц. Логические функции реализуются посредством программируемой памяти,
которая также контролирует соединения коммутационных цепей, таким образом, FPGA не нужно явно выполнять логическую операцию после того, как она
запрограммирована. Современные FPGA, как правило, используют SoC подход для интеграции ядра процесса, коммуникационного ядра, и
# [https://habr.com/ru/company/dataart/blog/500956/ habr.com] - железо и процессоры.
# [https://www.researchgate.net/publication/331533064_Deep_Learning_on_Mobile_Devices-A_Review researchgate.net] - Deep Learning on Mobile Devices, Yunbin Deng
# [https://habr.com/ru/post/455353/habr.com s habr.com] - аппаратное ускорение нейронных сетей
# [https://habr.com/ru/company/mobileup/blog/332500/ habr.com] - краткий обзор и пример на CoreML.
# [https://habr.com/ru/post/345268/ habr.com] - распознавание изображений.
Анонимный участник

Навигация