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醉染图书人工智能芯片设计9787508857183
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章 绪论第2章 人工智能与神经网络2.1 人工智能2.2 神经网络2.2.1 人工神经元2.2.2 激活函数2.. 人工神经网络. 深度神经网络参考文献第3章 智能计算的挑战3.1 基本网络层的数学模型3.2 基本网络层的计算特点3.3 智能计算的挑战现状分析3.3.1 访存能力3.3.2 功耗控制3.3.3 架构通用3.3.4 稀疏3.3.5 混合精度计算3.4 智能计算平台现状参考文献第4章 人工智能芯片架构设计4.1 研究现状4.1.1 时域计算架构4.1.2 空域计算架构4.2 现状分析4.3 多粒度可重构计算架构4.3.1 系统总体架构4.3.2 算据流4.3.3 基于融合数据模式的存储划分4.3.4 按需动态阵列划分4.3.5 实验评估参考文献第5章 人工智能芯片的数据复用5.1 输入数据复用5.2 输出数据复用5.3 权重数据复用5.4 混合数据复用5.4.1 工作流程和调度框架5.4.2 实验结果参考文献第6章 人工智能芯片的网络映6.1 单层网络映方法6.1.1 典型分块方法6.1.2 屋顶线模型6.1.3 单层网络映的建模与求解6.1.4 单层网络映方法的延伸与扩展6.1.5 单层网络映方法的缺点6.2 级联网络映方法6.3 复杂网络映方法6.3.1 层级时间映方法带来的资源浪费6.3.2 层聚类方法6.3.3 多个层聚类并行映方法6.3.4 复杂网络特的利6.3.5 复杂网络映优化结果参考文献第7章 人工智能芯片的存储优化7.1 高密度片外存储技术7.1.1 三维集成存储器技术7.1. D DRAM的高温问题7.1.3 高温问题的解决思路7.1.4 计算架构优化7.1.5 优化框架7.2 高密度片上存储技术7.2.1 实验分析平台和优化方向7.2.2 训练层次优化:数据生存时间感知的训练方法7.. 调度层次优化:神经网络分层的混合计算模式7.2.4 架构层次优化:刷新优化的eDRAM控制器7.2.5 实验结果参考文献第8章 人工智能芯片的软硬件协同设计8.1 低位宽神经网络8.1.1 线量化8.1.2 非线量化8.2 稀疏化神经网络及其架构设计8.2.1 利用激活稀疏8.2.2 网络剪枝8.. 压缩网络架构8.3 二值神经网络8.3.1 二值神经网络背景8.3.2 面向二值/三值神经网络的计算架构优化参考文献第9章 总结与展望9.1 本书内容总结9.2 未来展望彩图
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