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AI for Computer Architecture

Principles, Practice, and Prospects

Lizhong Chen, Drew Penney, Daniel Jiménez
63,45 €
+ 126 points
Format
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Description

Artificial intelligence has already enabled pivotal advances in diverse fields, yet its impact on computer architecture has only just begun. In particular, recent work has explored broader application to the design, optimization, and simulation of computer architecture. Notably, machine-learning-based strategies often surpass prior state-of-the-art analytical, heuristic, and human-expert approaches. This book reviews the application of machine learning in system-wide simulation and run-time optimization, and in many individual components such as caches/memories, branch predictors, networks-on-chip, and GPUs. The book further analyzes current practice to highlight useful design strategies and identify areas for future work, based on optimized implementation strategies, opportune extensions to existing work, and ambitious long term possibilities. Taken together, these strategies and techniques present a promising future for increasingly automated computer architecture designs.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
124
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783031006425
Date de parution :
06-11-20
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
190 mm x 235 mm
Poids :
258 g

Les avis