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  • AI系统 原理与架构 ZOMI酱,苏统华 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 陈仲铭著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 陈仲铭著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 字数:1328
    • 页数:932
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030792877
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    AI系统 原理与架构

    作  者:ZOMI酱,苏统华 编
    定  价:199
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2024年09月01日
    页  数:900
    装  帧:精装
    ISBN:9787030792877
    主编推荐

    内容简介

    本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开,结合实例进行介绍,旨在让读者了解AI系统的来龙去脉,形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解,掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向,为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。
    本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识,后分为AI硬件与体系结构、AI编译与计算架构、AI推理系统与引擎、AI框架核心模块四篇进行详细介绍,涉及AI系统从底层原理到应用落地的全貌,反映了AI系统架构的前沿技术。
    本书可供人工智能、计算机及相关专业从业人员,以及对人工智能感兴趣的人员阅读,同时也可作为人工智能系统架构相关课程的配套教材。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 AI系统概述/1
    1.1 AI历史与现状/1
    1.2 AI发展驱动力/11
    1.3 AI系统架构介绍/19
    1.4 AI系统与AI算法关系/27
    第一篇 AI硬件与体系结构
    第2章 AI计算体系/37
    2.1引言/37
    2.2 AI计算模式/41
    2.3关键设计指标/57
    2.4核心计算之矩阵乘/63
    2.5计算之比特位宽/67
    第3章 AI芯片体系/72
    3.1 CPU基础/72
    3.2 CPU指令集架构/81
    3.3 CPU计算本质/94
    3.4 CPU计算时延/99
    3.5 GPU基础/104
    3.6 AI专用芯片基础/123
    第4章 GPU——以英伟达为例/130
    4.1 引言/130
    4.2 Tensor Core基本原理/154
    4.3 Tensor Core架构演进/160
    4.4 Tensor Core深度剖析/171
    4.5分布式通信/179
    4.6 NVLink原理剖析 /186
    4.7 NVSwitch深度解析/194
    第5章 TPU——以谷歌为例/202
    5.1 引言/202
    5.2 谷歌TPU v1脉动阵列/212
    5.3 谷歌TPU v2训练芯片/219
    5.4 谷歌TPU v3 Pod服务器/228
    5.5 谷歌TPU v4与光路交换/235
    第6章 NPU——以昇腾为例/244
    6.1 引言/244
    6.2 昇腾AI处理器/251
    6.3 昇腾AI核心单元/259
    6.4 昇腾数据布局转换/273
    第7章 AI芯片思考与展望/279
    7.1 GPU架构与CUDA关系/279
    7.2 从GPU对AI芯片思考/285
    7.3 AI芯片发展方向/291
    7.4 超异构计算/298
    第二篇 AI编择与计算架构
    第8章 传统编译器/311
    8.1 引言/311
    8.2传统编译器介绍/318
    8.3 GCC基本介绍与特征/324
    8.4 LLVM架构设计和原理/329
    8.5 LLVM IR基本概念/334
    8.6 LLVM IR细节详解/340
    8.7 LLVM前端和优化层/345
    8.8 LLVM后端代码生成/350
    第9章 AI编译器/356
    9.1 引言/356
    9.2 AI编译器历史阶段/365
    9.3 AI编译器基本架构/371
    9.4 AI编译器挑战与思考/378
    第10章 前端优化/388
    10.1 引言/388
    10.2 图算IR/389
    10.3 算子融合/393
    10.4 布局转换原理/400
    10.5 内存分配算法/406
    10.6 常量折叠原理/412
    10.7 公共子表达式消除原理/415
    10.8 死代码消除/417
    10.9 代数简化/420
    第11章 后端优化/425
    11.1 弓1言/425
    11.2 计算与调度/428
    11.3 算子手工优化/434
    11.4 算子循环优化/440
    11.5 指令和存储优化/447
    11.6 Auto-Tuning 原理/452
    第12章 计算架构/454
    12.1 芯片的编程体系/454
    12.2 SIMD & SIMT与芯片架构/456
    12.3 SIMD & SIMT与编程关系/465
    12.4 CUDA计算结构/470
    第13章 CANN&Ascend C计算架构/475
    13.1 昇腾异构计算架构CANN/475
    13.2 CANN与算子/482
    13.3 算子开发编程语言Ascend C/485
    13.4 Ascend C语法扩展/492
    13.5 Ascend C编程范式以向量为例/500
    第三篇 AI推理系统与引擎
    第14章 推理系统/511
    14.1 引言/511
    14.2 推理系统介绍/515
    14.3 推理流程全景/523
    14.4 推理系统架构/526
    14.5 推理引擎架构/530
    14.6 昇腾推理引擎MrndlE/549
    14.7 昇腾计算语言AscendCL/552
    第15章 模型小型化/561
    15.1 推理参数了解/561
    15.2 CNN模型小型化/563
    15.3 Transformer模型小型化/579
    第16章 模型轻量化/585
    16.1 引言/585
    16.2 量化基本原理/586
    16.3 感知量化训练/592
    16.4 训练后量化与部署/598
    16.5 模型剪枝原理/604
    16.6 知识蒸馏原理/611
    第17章 模型转换/619
    17.1 引言/619
    17.2 推理文件格式/626
    17.3 自定义计算图/634
    17.4 模型转换流程/643
    第18章 计算图优化架构/647
    18.1 引言/647
    18.2 离线图优化技术/651
    18.3 其他计算图优化/667
    第19章 Kernel优化/676
    19.1 引言/676
    19.2 卷积计算原理/680
    19.3 Im2Col算法/690
    19.4 Wmograd算法/698
    19.5 QNNPACK算法/705
    19.6推理内存布局/715
    第四篇 AI框架核心模块
    第20章 AI框架基础/721
    20.1 引言/721
    20.2 AI框架作用/721
    20.3 AI框架之争/727
    20.4 AI框架的编程范式/735
    20.5 昇思MrndSpore关键特性/741
    第21章 自动微分/753
    21.1 引言/753
    21.2 什么是微分/753
    21.3 微分计算模式/760
    21.4 微分实现方式/768
    21.5 动手实现自动微分/775
    21.6 动手实现PyTorch微分/778
    21.7 自动微分的挑战和未来/784
    第22章 计算图/790
    22.1 引言/790
    22.2计算图基本原理/791
    22.3计算图与自动微分/798
    22.4计算图的调度与执行/804
    22.5计算图的控制流实现/811
    22.6动态图与静态图转换/818
    第23章 分布式并行/823
    23.1 引言/823
    23.2数据并行/823
    23.3数据并行进阶/837
    23.4张量并行/849
    23.5流水并行/855
    23.6混合并行/858
    23.7 昇思 MindSpore并行/860
    参考文献/867
    索引/883
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