heterogene multiprocessors voor datacentrische workloads KU Leuven
Machine learning wordt steeds vaker ingezet in kleine, extreem beperkte apparaten. Toepassingen variëren van kleine beeldsensorkubussen met een zeer lange levensduur voor aanwezigheidsbewaking of Industry 4.0, over slimme autonome gezondheidspatches tot AR-glassystemen. Dit gaat gepaard met uitdagingen op het gebied van energie/doorvoer en programmeerbaarheid/adaptiviteit. De huidige state-of-the-art ML-systemen richten zich ofwel op ...