机器学习及其硬件实现

作者简介

Shigeyuki Takano，目前在一家顶尖的汽车公司担任工程师，从事深度学习处理器的开发。曾在三洋半导体（Sanyo Semiconductor）公司从事数字信号处理器的开发；还曾任职于多玩国（Dowango）公司，从事硬件视频转码器原型的开发和实现。此外，他正在庆应义塾大攻读计算机工程博士学位，研究领域为处理器体系结构，特别是针对领域特定的体系结构。

内容简介

1. 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案，读者可根据需要将这些解决方案应用于合适的机器学习算法。 2. 对现有研究成果和产品进行回顾，分析不同的机器学习模型，并通过FPGA和ASIC方法解释目标机器学习模型的设计。 3. 对硬件设计的未来方向进行展望，涉及传统微处理器、GPU、FPGA和ASIC等，帮助读者了解现代研究趋势，进而实现自己的设计。