| Título : |
Emerging Technology and Architecture for Big-data Analytics |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Chattopadhyay, Anupam, ; Chang, Chip Hong, ; Yu, Hao, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XI, 330 p. 162 ilustraciones, 98 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-54840-1 |
| 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 Microprocesadores Arquitectura de Computadores Investigación cuantitativa Circuitos y sistemas electrónicos Arquitecturas de procesador Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
621.3815 |
| Resumen: |
Este libro describe el estado actual del arte en análisis de big data, desde una perspectiva de tecnología y arquitectura de hardware. La presentación está diseñada para ser accesible a una audiencia amplia, con conocimientos generales de diseño de hardware y cierto interés en el análisis de big data. La cobertura incluye tecnología y dispositivos emergentes para análisis de datos, diseño de circuitos para análisis de datos y arquitectura y algoritmos para respaldar el análisis de datos. Los lectores se beneficiarán del contexto realista utilizado por los autores, que demuestra qué funciona, qué no funciona y cuáles son los problemas fundamentales, las soluciones, los próximos desafíos y oportunidades. Proporciona una referencia de fuente única sobre arquitecturas de hardware para análisis de big data; Cubre varios niveles de abstracción y flujo de diseño de hardware de análisis de big data, desde dispositivos hasta circuitos y sistemas; Demuestra cómo las plataformas de hardware basadas en memoria no volátil (NVM) pueden ser una solución viable a los desafíos existentes en la arquitectura de hardware para el análisis de big data. |
| Nota de contenido: |
Part I State-of-the-Art Architectures and Automation for Data-analytics -- Chapter 1. Scaling the Java Virtual Machine on a Many-core System -- Chapter 2.Scaling the Java Virtual Machine on a Many-core System -- Chapter 3.Least-squares based Machine Learning Accelerator for Big-data Analytics in Smart Buildings -- Chapter 4.Compute-in-memory Architecture for Data-Intensive Kernels -- Chapter 5. New Solutions for Cross-Layer System-Level and High-Level Synthesis -- Part II New Solutions for Cross-Layer System-Level and High-Level Synthesis -- Chapter 6.Side Channel Attacks and Efficient Countermeasures on Residue Number System Multipliers -- Chapter 7. Ultra-Low-Power Biomedical Circuit Design and Optimization: Catching The Don't Cares -- Chapter 8.Acceleration of MapReduce Framework on a Multicore Processor -- Chapter 9. Adaptive dynamic range compression for improving envelope-based speech perception: Implications for cochlear implants -- Part III Emerging Technology, Circuits and Systems for Data-analytics -- Chapter 10. Emerging Technology, Circuits and Systems for Data-analytics -- Chapter 11. Energy Efficient Spiking Neural Network Design with RRAM Devices -- Chapter 12. Efficient Neuromorphic Systems and Emerging Technologies - Prospects and Perspectives -- Chapter 13. In-memory Data Compression Using ReRAMs -- Chapter 14. In-memory Data Compression Using ReRAMs -- Chapter 15.Data Analytics in Quantum Paradigm – An Introduction. |
| 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 |
Emerging Technology and Architecture for Big-data Analytics [documento electrónico] / Chattopadhyay, Anupam, ; Chang, Chip Hong, ; Yu, Hao, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XI, 330 p. 162 ilustraciones, 98 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-54840-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Circuitos electrónicos Microprocesadores Arquitectura de Computadores Investigación cuantitativa Circuitos y sistemas electrónicos Arquitecturas de procesador Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
621.3815 |
| Resumen: |
Este libro describe el estado actual del arte en análisis de big data, desde una perspectiva de tecnología y arquitectura de hardware. La presentación está diseñada para ser accesible a una audiencia amplia, con conocimientos generales de diseño de hardware y cierto interés en el análisis de big data. La cobertura incluye tecnología y dispositivos emergentes para análisis de datos, diseño de circuitos para análisis de datos y arquitectura y algoritmos para respaldar el análisis de datos. Los lectores se beneficiarán del contexto realista utilizado por los autores, que demuestra qué funciona, qué no funciona y cuáles son los problemas fundamentales, las soluciones, los próximos desafíos y oportunidades. Proporciona una referencia de fuente única sobre arquitecturas de hardware para análisis de big data; Cubre varios niveles de abstracción y flujo de diseño de hardware de análisis de big data, desde dispositivos hasta circuitos y sistemas; Demuestra cómo las plataformas de hardware basadas en memoria no volátil (NVM) pueden ser una solución viable a los desafíos existentes en la arquitectura de hardware para el análisis de big data. |
| Nota de contenido: |
Part I State-of-the-Art Architectures and Automation for Data-analytics -- Chapter 1. Scaling the Java Virtual Machine on a Many-core System -- Chapter 2.Scaling the Java Virtual Machine on a Many-core System -- Chapter 3.Least-squares based Machine Learning Accelerator for Big-data Analytics in Smart Buildings -- Chapter 4.Compute-in-memory Architecture for Data-Intensive Kernels -- Chapter 5. New Solutions for Cross-Layer System-Level and High-Level Synthesis -- Part II New Solutions for Cross-Layer System-Level and High-Level Synthesis -- Chapter 6.Side Channel Attacks and Efficient Countermeasures on Residue Number System Multipliers -- Chapter 7. Ultra-Low-Power Biomedical Circuit Design and Optimization: Catching The Don't Cares -- Chapter 8.Acceleration of MapReduce Framework on a Multicore Processor -- Chapter 9. Adaptive dynamic range compression for improving envelope-based speech perception: Implications for cochlear implants -- Part III Emerging Technology, Circuits and Systems for Data-analytics -- Chapter 10. Emerging Technology, Circuits and Systems for Data-analytics -- Chapter 11. Energy Efficient Spiking Neural Network Design with RRAM Devices -- Chapter 12. Efficient Neuromorphic Systems and Emerging Technologies - Prospects and Perspectives -- Chapter 13. In-memory Data Compression Using ReRAMs -- Chapter 14. In-memory Data Compression Using ReRAMs -- Chapter 15.Data Analytics in Quantum Paradigm – An Introduction. |
| 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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Emerging Technology and Architecture for Big-data Analytics
