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昇騰AI處理器架構與編程(深入理解CANN技術原理及應用)/華為智能計算技術叢書

  • 作者：編者:梁曉嶢
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302534525
  • 出版日期：2019/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：273
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統論述了基於達芬奇架構的昇騰（Ascend）AI處理器的原理、架構與開發技術。全書共分6章，內容涵蓋了神經網路理論基礎、計算晶元與開源框架、昇騰AI處理器軟硬體架構、編程理論與方法，以及典型案例等。為便於讀者學習，書中還給出了基於昇騰AI處理器的豐富的技術文檔、開發實例等線上資源。
    本書可以作為普通高等學校人工智慧、智能科學與技術、電腦科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也適合作為從事人工智慧系統設計的科研和工程技術人員的參考用書。
作者介紹
編者:梁曉嶢
    梁曉嶢，上海交通大學電子信息與電氣工程學院教授，博士生導師，學科帶頭人。畢業於美國哈佛大學，獲博士學位。研究方向包括電腦體系結構、集成電路設計、通用圖形處理器和人工智慧晶元架構等。發表學術論文（包括國際學術會議ISCA、MICRO、HPCA、ISSCC、DAC、ICCAD等）百余篇，其中2篇入選電腦體系結構年度最佳論文（IEEE MICRO TOPPICKS）。
目錄
目錄
第1章  基礎理論
  1.1  人工智慧簡史
  1.2  深度學習概論
  1.3  神經網路理論
    1.3.1  神經元模型
    1.3.2  感知機
    1.3.3  多層感知機
    1.3.4  卷積神經網路
    1.3.5  應用示例
第2章  行業背景
  2.1  神經網路晶元現狀
    2.1.1  CPU
    2.1.2  GPU
    2.1.3  TPU
    2.1.4  FPGA
    2.1.5  昇騰AI處理器
  2.2  神經網路晶元加速理論
    2.2.1  GPU加速理論
    2.2.2  TPU加速理論
  2.3  深度學習框架
    2.3.1  MindSpore
    2.3.2  Caffe
    2.3.3  TensorFlow
    2.3.4  PyTorch
  2.4  深度學習編譯框架——TVM
第3章  硬體架構
  3.1  昇騰AI處理器總覽
  3.2  達芬奇架構
    3.2.1  計算單元
    3.2.2  存儲系統
    3.2.3  控制單元
    3.2.4  指令集設計
  3.3  卷積加速原理
    3.3.1  卷積加速
    3.3.2  架構對比
第4章  軟體架構
  4.1  昇騰AI軟體棧總覽
  4.2  神經網路軟體流
    4.2.1  流程編排器
    4.2.2  數字視覺預處理模塊
    4.2.3  張量加速引擎(TBE)
    4.2.4  運行管理器
    4.2.5  任務調度器
    4.2.6  框架管理器
    4.2.7  神經網路軟體流應用
  4.3  開發工具鏈
    4.3.1  功能簡介
    4.3.2  功能框架
    4.3.3  工具功能

第5章  編程方法
  5.1  深度學習開發基礎
    5.1.1  深度學習編程理論
    5.1.2  深度學習推理優化原理
    5.1.3  深度學習推理引擎
  5.2  昇騰AI軟體棧中的技術
    5.2.1  模型生成階段
    5.2.2  應用編譯與部署階段
  5.3  自定義運算元開發
    5.3.1  開發步驟
    5.3.2  AI CPU運算元開發
    5.3.3  AI Core運算元開發
  5.4  自定義應用開發
第6章  實戰案例
  6.1  評價標準
    6.1.1  精度
    6.1.2  交並比
    6.1.3  均值平均精度
    6.1.4  吞吐量和時延
    6.1.5  能效比
  6.2  圖像識別
    6.2.1  數據集：ImageNet
    6.2.2  演算法：ResNet
    6.2.3  模型遷移實踐
  6.3  目標檢測
    6.3.1  數據集：COCO
    6.3.2  演算法：YoloV
    6.3.3  自定義運算元實踐
附錄A  縮略詞列表
附錄B  Ascend開發者社區及資料下載
附錄C  智能開發平台ModelArts簡介

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