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人工智慧邊緣計算晶元與系統設計(集成電路新興領域十四五高等教育教材)

  • 作者：編者:鍾世達//黃磊|責編:張小樂
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121506130
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 72 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了人工智慧邊緣計算在邊緣端場景下的數字晶元設計與SoC系統集成設計。全書以「演算法-晶元-系統」協同優化為主線，重點解析了輕量化深度神經網路的設計方法及其在硬體架構中的映射實現，內容涵蓋卷積神經網路專用電路模塊的設計原理、面向AI計算特徵的數據存儲架構優化策略，以及基於SoC的神經網路加速器集成技術。此外，基於軟硬體協同設計方法論，本書深入探討了如何通過量化實現演算法輕量化，並保持硬體計算的準確性。在應用層面，結合人臉口罩識別和農作物病蟲害識別的典型場景，解析了人工智慧邊緣計算晶元在功耗約束下的性能優化方案。本書融合了深度學習演算法輕量化、卷積神經網路加速器設計、加速器SoC系統集成等前沿技術，構建了從理論演算法到數字晶元設計的完整知識體系，為人工智慧邊緣計算晶元與系統的設計提供了重要參考。
    本書適合作為高等院校電子信息、集成電路、電腦、自動化等專業的高年級本科生及研究生教材或實踐項目指導書，也可為相關行業工程技術人員的入門參考書。
作者介紹
編者:鍾世達//黃磊|責編:張小樂
目錄
第1章  邊緣計算與人工智慧
  1.1  邊緣計算
    1.1.1  邊緣計算簡介
    1.1.2  邊緣計算的發展趨勢
    1.1.3  智能邊緣與邊緣智能
  1.2  人工智慧與深度學習
    1.2.1  人工智慧分類
    1.2.2  人工智慧應用
    1.2.3  深度學習發展歷史
  1.3  深度神經網路
    1.3.1  多層感知機
    1.3.2  卷積神經網路
    1.3.3  循環神經網路
    1.3.4  生成對抗網路
    1.3.5  遷移學習
  1.4  任務及習題
第2章  人工智慧晶元與系統
  2.1  AI晶元發展現狀介紹
    2.1.1  發展歷程
    2.1.2  國內外發展現狀
    2.1.3  發展趨勢與展望
  2.2  GPU架構
    2.2.1  概述
    2.2.2  具體架構
    2.2.3  軟體支持
  2.3  TPU架構
    2.3.1  概述
    2.3.2  具體架構
    2.3.3  軟體支持
  2.4  適用於邊緣計算的人工智慧晶元架構
    2.4.1  Jetson GPU
    2.4.2  Edge TPU
  2.5  其他晶元類型
    2.5.1  高能效ASIC加速器
    2.5.2  內存計算加速器
    2.5.3  神經形態加速器
  2.6  任務及習題
第3章  輕量化深度神經網路
  3.1  輕量化神經網路的背景
  3.2  深度可分離卷積
    3.2.1  深度可分離卷積的概念
    3.2.2  深度可分離卷積的發展過程
    3.2.3  性能分析
    3.2.4  應用舉例
  3.3  剪枝
    3.3.1  剪枝的概念
    3.3.2  稀疏方式
  3.4  量化
    3.4.1  量化的概念
    3.4.2  量化分類

    3.4.3  校準方法
  3.5  知識蒸餾
    3.5.1  知識蒸餾的概念
    3.5.2  知識蒸餾分類
    3.5.3  學習模式
  3.6  任務及習題
第4章  卷積神經網路電路模塊設計
  4.1  卷積層設計
    4.1.1  卷積層的概念
    4.1.2  卷積過程
    4.1.3  卷積層硬體設計
  4.2  池化層設計
    4.2.1  池化層的概念
    4.2.2  池化層硬體設計
  4.3  全連接層設計
    4.3.1  全連接層的概念
    4.3.2  全連接層硬體設計
  4.4  加速器主體架構設計
    4.4.1  輸入層
    4.4.2  激活函數
    4.4.3  卷積層
    4.4.4  池化層
    4.4.5  全連接層
    4.4.6  總體結構
  4.5  任務及習題
第5章  數據存儲設計
  5.1  內存模塊
    5.1.1  內存介紹
    5.1.2  內存分類
  5.2  內存存取
    5.2.1  內存存取介紹
    5.2.2  單口RAM
    5.2.3  雙口RAM
    5.2.4  FIFO介紹
  5.3  權重的格式與存取
    5.3.1  權重的概念和訓練
    5.3.2  權重的格式
    5.3.3  權重的存取
  5.4  任務及習題
第6章  神經網路加速器與SoC系統集成
  6.1  微處理器與系統晶元介紹
    6.1.1  微處理器介紹
    6.1.2  系統晶元介紹
  6.2  AMBA系統匯流排
    6.2.1  匯流排的概念
    6.2.2  匯流排的作用
    6.2.3  匯流排的組成和類型
    6.2.4  AMBA匯流排簡介
  6.3  AHB匯流排
    6.3.1  AHB簡介

    6.3.2  AHB信號
  6.4  APB匯流排
    6.4.1  APB匯流排簡介
    6.4.2  AHB-to-APB轉接橋
  6.5  AXI匯流排
    6.5.1  AXI匯流排簡介
    6.5.2  AXI-to-APB轉接橋
  6.6  常用SoC外設介紹
    6.6.1  GPIO
    6.6.2  UART
    6.6.3  RAM
    6.6.4  ROM
  6.7  加速器與SoC系統集成
    6.7.1  通過APB匯流排掛載UART
    6.7.2  掛載神經網路加速器
  6.8  任務及習題
第7章  人工智慧晶元的軟硬體協同設計
  7.1  演算法與硬體的數據交互
    7.1.1  演算法的實現方式
    7.1.2  深度學習演算法的軟硬體協同設計
  7.2  模型訓練與權重生成
    7.2.1  模型訓練
    7.2.2  權重生成
  7.3  演算法量化
    7.3.1  演算法量化的原理
    7.3.2  演算法量化方式
    7.3.3  演算法量化實例
  7.4  任務及習題
第8章  人工智慧邊緣計算晶元應用
  8.1  人臉識別
    8.1.1  人臉口罩識別SoC系統介紹
    8.1.2  加速器演算法
    8.1.3  人臉口罩識別加速器系統硬體實現
    8.1.4  FPGA運行人臉口罩識別SoC系統
  8.2  農作物病蟲害識別
    8.2.1  農作物病蟲害識別SoC系統介紹
    8.2.2  參數訓練
    8.2.3  病蟲害識別SoC系統硬體架構
    8.2.4  基於HLS的MobileNetV2硬體化
  8.3  任務及習題
參考文獻

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