Ascend AI Processor Architecture and Programming : Principles and Applications of CANN
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Aug 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Ascend AI Processor Architecture and Programming: Principles and Applications of CANN offers in-depth AI applications using Huawei's Ascend chip, presenting and analyzing the unique performance and attributes of this processor. The title introduces the fundamental theory of AI, the software and hardware architecture of the Ascend AI processor, related tools and programming technology, and typical application cases. It demonstrates internal software and hardware design principles, system tools and programming techniques for the processor, laying out the elements of AI programming technology needed by researchers developing AI applications. Chapters cover the theoretical fundamentals of AI and deep learning, the state of the industry, including the current state of Neural Network Processors, deep learning frameworks, and a deep learning compilation framework, the hardware architecture of the Ascend AI processor, programming methods and practices for developing the processor, and finally, detailed case studies on data and algorithms for AI. …
Codice articolo 9780128234884
- Titolo
- Ascend AI Processor Architecture and Programming : Principles and Applications of CANN
- Autore
- Xiaoyao Liang
- Editore
- Elsevier Inc Aug 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128234881
- ISBN 13
- 9780128234884
- Peso dell'articolo
- 537 grammi
- Dimensioni
- 235x191x17 mm
Ascend AI Processor Architecture and Programming: Principles and Applications of CANN offers in-depth AI applications using Huawei’s Ascend chip, presenting and analyzing the unique performance and attributes of this processor. The title introduces the fundamental theory of AI, the software and hardware architecture of the Ascend AI processor, related tools and programming technology, and typical application cases. It demonstrates internal software and hardware design principles, system tools and programming techniques for the processor, laying out the elements of AI programming technology needed by researchers developing AI applications.
Chapters cover the theoretical fundamentals of AI and deep learning, the state of the industry, including the current state of Neural Network Processors, deep learning frameworks, and a deep learning compilation framework, the hardware architecture of the Ascend AI processor, programming methods and practices for developing the processor, and finally, detailed case studies on data and algorithms for AI.
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