| Título : |
Neuromorphic Computing and Beyond : Parallel, Approximation, Near Memory, and Quantum |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Mohamed, Khaled Salah, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XIV, 233 p. 179 ilustraciones, 148 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-37224-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Circuitos electrónicos Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Microprocesadores Arquitectura de Computadores Circuitos y sistemas electrónicos Sistemas ciberfísicos Arquitecturas de procesador |
| Índice Dewey: |
6.213.815 |
| Resumen: |
Este libro analiza y compara varias tendencias nuevas que pueden usarse para superar las limitaciones de la ley de Moore, incluidas la computación neuromórfica, aproximada, paralela, en memoria y cuántica. El autor muestra cómo estos paradigmas se utilizan para mejorar la capacidad informática a medida que los desarrolladores enfrentan las limitaciones prácticas y físicas del escalamiento, mientras la demanda de potencia informática sigue aumentando. La discusión incluye una visión general del estado del arte y los detalles esenciales de cada uno de estos paradigmas. Presenta en un solo volumen todas las tendencias que pueden utilizarse para superar las limitaciones de la ley de Moore; Describe en detalle los conceptos de Computación Neuromórfica, Aproximada, Paralela, En Memoria y Computación Cuántica, de una manera accesible para una amplia variedad de lectores; Compara las compensaciones entre los diversos paradigmas discutidos. |
| Nota de contenido: |
An Introduction: New Trends in Computing -- Numerical Computing -- Parallel Computing: OpenMP, MPI, and CUDA -- Deep Learning and Cognitive computing: Pillars and Ladders -- Approximate Computing: Towards Ultra Low Power Systems Design -- Near-Memory/In-Memory Computing: Pillars and Ladders -- Quantum Computing and DNA Computing: Beyond Conventional Approaches -- Cloud, Fog and Edge Computing -- Reconfigurable and Heterogeneous Computing -- Conclusion -- Index. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Neuromorphic Computing and Beyond : Parallel, Approximation, Near Memory, and Quantum [documento electrónico] / Mohamed, Khaled Salah, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 233 p. 179 ilustraciones, 148 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-37224-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Circuitos electrónicos Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Microprocesadores Arquitectura de Computadores Circuitos y sistemas electrónicos Sistemas ciberfísicos Arquitecturas de procesador |
| Índice Dewey: |
6.213.815 |
| Resumen: |
Este libro analiza y compara varias tendencias nuevas que pueden usarse para superar las limitaciones de la ley de Moore, incluidas la computación neuromórfica, aproximada, paralela, en memoria y cuántica. El autor muestra cómo estos paradigmas se utilizan para mejorar la capacidad informática a medida que los desarrolladores enfrentan las limitaciones prácticas y físicas del escalamiento, mientras la demanda de potencia informática sigue aumentando. La discusión incluye una visión general del estado del arte y los detalles esenciales de cada uno de estos paradigmas. Presenta en un solo volumen todas las tendencias que pueden utilizarse para superar las limitaciones de la ley de Moore; Describe en detalle los conceptos de Computación Neuromórfica, Aproximada, Paralela, En Memoria y Computación Cuántica, de una manera accesible para una amplia variedad de lectores; Compara las compensaciones entre los diversos paradigmas discutidos. |
| Nota de contenido: |
An Introduction: New Trends in Computing -- Numerical Computing -- Parallel Computing: OpenMP, MPI, and CUDA -- Deep Learning and Cognitive computing: Pillars and Ladders -- Approximate Computing: Towards Ultra Low Power Systems Design -- Near-Memory/In-Memory Computing: Pillars and Ladders -- Quantum Computing and DNA Computing: Beyond Conventional Approaches -- Cloud, Fog and Edge Computing -- Reconfigurable and Heterogeneous Computing -- Conclusion -- Index. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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Neuromorphic Computing and Beyond
