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- 题名/责任者:
- 人工智能硬件加速器设计:challenges and solutions/(美) Albert Chun Chen Liu, Oscar Ming Kin Law 王立宁 ... [等] 译
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2025
- ISBN及定价:
- 978-7-121-49475-8/CNY89.00
- 载体形态项:
- 11, 192页, 4页图版;26cm
- 丛编项:
- 经典译丛
- 学科主题:
- 人工智能
- 中图法分类号:
- TP18
- 提要文摘附注:
- 本书共9章, 以人工智能硬件芯片组织架构的核心处理单位“卷积神经网络”在系统架构层面的算力性能提升为目标, 在回顾了CPU、GPU和NPU等深度学习硬件处理器的基础上, 重点介绍主流的人工智能处理器的各种架构优化技术, 包括并行计算、流图理论、加速器设计、混合内存与存内计算、稀疏网络管理, 以及三维封装处理技术, 以业界公认的测试集与方法为依据, 展现不同架构设计的处理器在功耗、性能及成本指标等方面不同程度的提升, 深入探讨优化整体硬件的各种方法。
- 使用对象附注:
- 本书适合从事人工智能研究或开发的系统架构工程师、硬件/软件工程师、固件程序开发工程师阅读, 也适合计算机、电子信息等相关工科专业的研究生参考
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