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昇騰AI處理器應用與開發實踐/智能基座系列/華為ICT技術叢書

  • 作者：編者:楊建磊|責編:張曉芬
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115654656
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：248
人民幣：RMB 89.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞昇騰AI處理器開發應用實踐目標，不僅系統性地講述全棧AI計算技術體系，還深入淺出地介紹工程化的開發方法與技術。
    本書首先介紹基礎知識，包括人工智慧基礎、深度學習技術、智能計算技術等；其次介紹AI處理器基礎知識，包括神經網路加速原理、深度學習晶元架構、深度學習軟體棧、全棧AI計算技術體系等；再次介紹昇騰AI處理器軟硬體架構，包括達芬奇架構、昇騰310/910處理器架構、昇騰開發軟體棧與工具鏈等；最後介紹昇騰AI處理器開發流程及編程方法。此外，本書還詳細介紹昇騰AI開發實踐案例，包括開發環境部署、基礎模型開發案例、模型進階開發探索、輔助工具應用實踐等。本書提供配套資源，包括工程示例、源代碼、平台配置信息等，旨在為讀者提供體系化的實踐訓練，讓讀者能夠學以致用，快速形成全棧AI開發的系統能力。
    本書可作為高等院校電腦、人工智慧、雲計算、大數據等相關專業的教材，也可作為ICT培訓機構智能計算方向的教材，還可作為人工智慧領域從業人員的參考書。
作者介紹
編者:楊建磊|責編:張曉芬
    楊建磊     教授、博士生導師、國家級青年人才，現任職于北京航空航天大學電腦學院。博士畢業於清華大學電腦系，曾在美國匹茲堡大學從事博士后研究。主要研究方向為電腦體系機構、集成電路設計、智能晶元與系統等。主持國家級和省部級科研項目10余項，在電腦與集成電路領域的高水平學術會議與期刊上發表論文100余篇，獲得國際學術會議競賽獎項2次、國際學術會議最佳論文獎或提名獎4次。主講「電腦組成」「電腦系統基礎」「智能計算體系結構」「深度學習系統」等課程，入選「教育部產學合作協同育人項目優秀案例」「教育部產學合作協同育人項目十周年典型案例」，獲得「教育部產學合作協同育人項目」華為優秀成果獎、「北京航空航天大學優秀教學成果」一等獎。連續8年被評為「龍芯杯全國大學生電腦系統能力培養大賽」優秀指導教師，2次被評為「北京市普通高校優秀本科畢業設計（論文）優秀指導教師」，指導本科生成功設計併流片3款CPU處理器晶元。
目錄
第1章  引言
  1.1  人工智慧基礎
    1.1.1  人工智慧概述
    1.1.2  人工智慧發展簡史
    1.1.3  人工智慧的主要方向
  1.2  深度學習簡介
    1.2.1  深度學習基本原理
    1.2.2  深度學習典型模型
    1.2.3  深度學習主要應用
  1.3  人工智慧計算概述
    1.3.1  人工智慧計算需求
    1.3.2  人工智慧計算技術特徵
    1.3.3  人工智慧計算系統發展趨勢
  參考文獻
第2章  AI處理器基礎
  2.1  神經網路加速原理
    2.1.1  通用計算晶元架構的局限性
    2.1.2  專用計算晶元架構潛力
    2.1.3  神經網路計算加速技術
  2.2  深度學習晶元
    2.2.1  通用計算晶元
    2.2.2  專用計算晶元
    2.2.3  顛覆性計算晶元
  2.3  深度學習軟體棧
    2.3.1  深度學習模型框架
    2.3.2  深度學習編譯框架
    2.3.3  深度學習模型部署優化框架
  2.4  全棧AI計算技術體系
    2.4.1  軟硬體協同設計思想
    2.4.2  深度學習系統設計與優化方法
    2.4.3  典型驅動範例：昇騰AI全棧技術方案
  參考文獻
第3章  昇騰AI處理器硬體架構
  3.1  硬體架構概述
  3.2  達芬奇架構
    3.2.1  AI Core整體架構
    3.2.2  計算單元
    3.2.3  存儲系統
    3.2.4  控制單元
    3.2.5  指令系統
  3.3  昇騰AI處理器邏輯架構
    3.3.1  昇騰310處理器邏輯架構
    3.3.2  昇騰910處理器邏輯架構
  參考文獻
第4章  昇騰AI處理器軟體架構
  4.1  軟體框架概述
  4.2  軟體工具鏈
    4.2.1  MindStudio開發環境
    4.2.2  昇騰計算語言
    4.2.3  昇騰張量編譯器

    4.2.4  運算元生成與優化器
    4.2.5  運行管理與任務調度器
  參考文獻
第5章  昇騰AI處理器開發流程
  5.1  昇騰AI開發平台介紹
  5.2  昇騰AI推理開發流程
    5.2.1  工具與環境部署
    5.2.2  基於MindX SDK的推理開發流程
    5.2.3  基於AscendCL的推理開發流程
  參考文獻
第6章  昇騰AI處理器編程方法
  6.1  昇騰編程模型與語言庫
    6.1.1  AscendCL功能架構
    6.1.2  AscendCL API
    6.1.3  AscendCL應用擴展
    6.1.4  AscendCL示例：以模型推理流程為例
  6.2  張量編譯器（ATC）
    6.2.1  ATC內部原理
    6.2.2  ATC功能介紹
    6.2.3  ATC應用示例
  6.3  張量優化與運算元開發
    6.3.1  運算元模型定義
    6.3.2  自定義運算元開發與優化
    6.3.3  運算元開發編程方式
  6.4  模型部署與推理優化
    6.4.1  模型遷移流程
    6.4.2  自動部署與模型調優
  6.5  功能輔助增強組件
    6.5.1  模型預處理
    6.5.2  數據預處理
  參考文獻
第7章  實踐案例
  7.1  開發環境部署
    7.1.1  實驗軟硬體準備
    7.1.2  開發環境部署流程
    7.1.3  運行環境部署流程
    7.1.4  模型訓練流程
    7.1.5  模型推理流程
  7.2  基礎模型開發實例
    7.2.1  圖像分類應用實例：C++/Python實現
    7.2.2  目標檢測應用實例：C++/Python實現
    7.2.3  語音處理應用實例：C++/Python實現
    7.2.4  模型遷移實例：以ONNX PyTorch為例
    7.2.5  模型輕量化開發實踐
  7.3  模型進階開發探索
    7.3.1  自定義運算元實例：以BatchNorm運算元為例
    7.3.2  運算元開發：以Transformer為例
    7.3.3  運算元優化技術：以運算元融合為例
  7.4  輔助工具應用實踐
    7.4.1  精度比對工具

    7.4.2  性能分析工具
    7.4.3  專家系統工具
  參考文獻

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