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詳解FPGA(人工智慧時代的驅動引擎)

  • 作者:編者:石侃|責編:楊迪娜
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302576020
  • 出版日期:2021/04/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:195
人民幣:RMB 59 元      售價:
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內容大鋼
    FPGA(現場可編程門陣列)是一款特殊的半導體器件,它在製造出來后仍然能夠被任意修改電路結構,以適應不同應用的需要。相比于其他種類的晶元,FPGA具有極強的靈活性,同時在性能、功耗和開發成本等方面達到了出色的平衡。因此FPGA被廣泛應用在電信、工業控制、高性能計算等多個領域。
    本書詳細梳理和分析了FPGA在大數據和人工智慧時代的新技術、開發的新方法,以及FPGA在異構計算時代的新趨勢和新方向,並重點討論了FPGA的主要技術特點。
    本書致力於向業界決策人士提供FPGA的先進理念與有價值的實踐模式,促進大數據、人工智慧等新興技術與各行業的深度融合提升。同時也為FPGA從業人員在處理實際工程技術問題時,提供系統的方案和有價值的參考。此外,本書對學界、企業界和社會中的非專業人員或技術愛好者了解FPGA的先進理念和知識,也有很大的參考價值。

作者介紹
編者:石侃|責編:楊迪娜
    石侃,博士畢業於倫敦帝國理工學院電子工程系,現就職于英特爾公司,擔任FPGA研發工程師,兼任英特爾研究院的研究科學家。他深耕于FPGA的數據中心網路加速、網路功能虛擬化、高速有線網路通信等領域的研發和創新工作。     在學術界,他曾經針對FPGA、近似計算、電腦數學等技術和領域,在DAC、FCCM、FPT、ISCAS、TRETS、TVLSI等多個國際頂級會議和期刊上發表過研究論文,並兩次獲得歐盟HiPEAC論文獎。     是微信公眾號「老石談芯」的主理人,已發表70余篇原創文章,以及數十條原創視頻內容,深受讀者好評,B站關注人數超過10萬,全網關注人數超過25萬,全網累計視頻播放量達數百萬。

目錄
第1章  延續摩爾定律——FPGA的架構革新
  1.1  什麼是FPGA
  1.2  從無到有,從小到大,從大到強——FPGA發展的三個階段
    1.2.1  發明階段:歷史的必然
    1.2.2  擴張階段:設計自動化的興起
    1.2.3  累積階段:複雜片上系統的形成
  1.3  超越維度的限制——3D FPGA
    1.3.1  賽靈思堆疊矽片互聯(SSI)技術
    1.3.2  SSI技術的主要缺點
    1.3.3  SSI技術小結
    1.3.4  英特爾EMIB技術
    1.3.5  基於EMIB技術的異構FPGA的潛在問題
    1.3.6  EMIB技術小結
  1.4  突破集成度的邊界——從FPGA到ACAP
    1.4.1  ACAP概述
    1.4.2  晶元架構:在傳統中變革
    1.4.3  CLB微結構:翻天覆地
    1.4.4  第四代SSI技術:3D FPGA的進一步優化
    1.4.5  片上網路:高帶寬數據傳輸的全新利器
  1.5  靈活與敏捷共存——英特爾Agilex FPGA
    1.5.1  英特爾10nm工藝能否后發制人
    1.5.2  全新的晶元布局與微架構優化
    1.5.3  CXL:CPU與FPGA互連的終極方案
    1.5.4  可變精度DSP:全力支持AI應用
    1.5.5  增強版HyperFlex架構
    1.5.6  oneAPI:英特爾的雄心
  1.6  本章小結
第2章  擁抱大數據洪流——雲中的FPGA
  2.1  第一個吃螃蟹的人——微軟Catapult項目
    2.1.1  Catapult項目的產生背景
    2.1.2  在數據中心裡部署硬體加速單元的考慮因素
    2.1.3  幾類硬體加速模塊的對比
    2.1.4  Catapult項目的三個階段
    2.1.5  微軟Catapult項目小結
  2.2  FPGA即服務(FPGA as a Service)
    2.2.1  亞馬遜AWS-F1實例:FPGA雲服務的首次嘗試
    2.2.2  AWS FPGA雲服務的技術概述
    2.2.3  其他公有雲提供商的FPGA加速服務
  2.3  下一代電信網路:SDN、NFV與FPGA
    2.3.1  網路功能虛擬化(NFV)與軟體定義網路(SDN)的意義
    2.3.2  使用FPGA加速虛擬網路功能的實現
  2.4  系統級解決方案:FPGA加速卡
    2.4.1  FPGA應用方案的轉型
    2.4.2  英特爾的FPGA加速卡布局
    2.4.3  賽靈思的FPGA加速卡布局
    2.4.4  第三方FPGA加速卡
  2.5  虛擬與現實之間——FPGA虛擬化
    2.5.1  為什麼要進行FPGA虛擬化
    2.5.2  FPGA虛擬化的主要目標
    2.5.3  FPGA虛擬化的層次劃分

    2.5.4  常見的FPGA虛擬化實現方法
    2.5.5  FPGA虛擬化的未來研究方向
  2.6  本章小結
第3章  FPGA在人工智慧時代的獨特優勢
  3.1  實時AI處理:微軟腦波項目
    3.1.1  FPGA資源池化的主要優點
    3.1.2  腦波項目系統架構
    3.1.3  腦波項目的性能分析
  3.2  AI加速引擎:FPGA與深度神經網路的近似演算法
    3.2.1  使用低精度定點數代替浮點數
    3.2.2  網路剪枝
    3.2.3  深度壓縮
  3.3  下一個Big Thing:FPGA公司在AI時代的布局
    3.3.1  賽靈思
    3.3.2  英特爾
    3.3.3  Achronix
  3.4  路在何方:FPGA在AI時代未來的發展方向
  3.5  本章小結
第4章  更簡單也更複雜——FPGA開發的新方法
  4.1  難上加難:現代FPGA開發的痛點
  4.2  讓軟體工程師開發FPGA——高層次綜合
    4.2.1  FPGA高層次綜合的前世今生
    4.2.2  高層次綜合的主要工作原理:以AutoPilot為例
    4.2.3  高層次綜合工具常用的優化方法
    4.2.4  高層次綜合的發展前景
  4.3  商業級開源開發工具:賽靈思Vitis
  4.4  一個晶體管也不能少:英特爾oneAPI
  4.5  本章小結
第5章  站在巨人的肩上——FPGA發展的新趨勢
  5.1  百花齊放、百家爭鳴:FPGA學術研究概況
    5.1.1  多倫多大學
    5.1.2  加州大學洛杉磯分校(UCLA)
    5.1.3  帝國理工學院
    5.1.4  清華大學
    5.1.5  FPGA領域的主要學術會議
  5.2  FPGA 20年最有影響力的25項研究成果
    5.2.1  FPGA系統架構篇
    5.2.2  FPGA微架構篇
    5.2.3  FPGA布局布線演算法篇
    5.2.4  其他EDA/CAD演算法篇
    5.2.5  FPGA應用篇
  5.3  這是最好的時代——FPGA未來的發展方向
  5.4  本章小結

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