Hardware Acceleration for Deep Learning

David Bisant · LibraryPress@UF · 2026

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Autore / responsabile

David Bisant

Editore

LibraryPress@UF

Anno

2026

ISSN

2334-0754

ISSN

2334-0754

Lingua

Inglés

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Deep learning neural models require hardware acceleration. The current thirst for this acceleration is exceeding current capabilities and reality. At current trends, by 2045, one half of the world’s electricity will be consumed by training deep learning models. This tutorial will cover background and a history of the field, the acceleration which is currently available, and what is expected in the future.

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APA 7

Bisant, D. (2026). Hardware Acceleration for Deep Learning. https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/142121

MLA

Bisant, David. "Hardware Acceleration for Deep Learning." 2026. https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/142121.

Chicago

Bisant, David. 2026. "Hardware Acceleration for Deep Learning.". https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/142121.

Harvard

Bisant, D. 2026, Hardware Acceleration for Deep Learning, LibraryPress@UF, available at: https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/142121 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titolo: Hardware Acceleration for Deep Learning

Autore / collaboratori: David Bisant

Editore: LibraryPress@UF

Anno di pubblicazione: 2026

ISSN: 2334-0754

ISSN: 2334-0754

Lingua: Inglés