导航

人工智能硬件加速器设计

丛 书 名：经典译丛·人工智能与智能系统
著 者：[美] Albert Chun Chen Liu（刘峻诚） [美] Oscar Ming Kin Law（罗明健）
作 译 者：王立宁,薛志光,刘晖 等
出版时间：2025-01
字 数：326
页 数：204
版 次：01-01
开 本：16开 开
印 次：01-01
ISBN：9787121494758
所属分类：教育,本科研究生,计算机类,
定价：89.0

内容简介:
本书聚焦人工智能处理器硬件设计的算力瓶颈问题，介绍了神经网络处理内核电路与系统的设计目标、优化技术、评价方式，以及应用领域。全书共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。

【返回】

导航     搜书     关于     联系     网上投稿     分享