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题名/责任者:

人工智能硬件加速器设计/(美)Albert Chun Chen Liu，(美)Oscar Ming Kin Law著 王立宁[等]译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-121-49475-8/CNY89.00

载体形态项:

11,192页:图;26cm

并列正题名:

Artificial intelligence hardware design challenges and solutions

丛编项:

经典译丛·人工智能与智能系统

个人责任者:

(美) 刘峻诚 著

个人责任者:

(美) 罗明健 著

个人次要责任者:

王立宁 译

学科主题:

人工智能-加速器-研究

中图法分类号:

TP18

版本附注:

美国John Wiley & Sons, Inc.公司授权出版

提要文摘附注:

本书共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。

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