昇騰AI處理器應用與開發實踐 楊建磊 9787115654656 【台灣高等教育出版社】

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書名：昇騰AI處理器應用與開發實踐
ISBN：9787115654656
出版社：人民郵電
著編譯者：楊建磊
頁數：256
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735337
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編輯推薦
適讀人群 ：1、電腦、人工智慧、大資料、雲計算、電子資訊等相關專業的學生； 2、從事人工智慧計算系統設計和應用的科研與工程技術人員； 3、從事華為鯤鵬或昇騰生態建設的技術人員。
1 本書聚焦昇騰 AI 處理器應用開發實踐，具備較強的實踐性；
2 本書面向的軟硬體平臺具備較好的完整性和可靠性，對於未來產品開發部署意義重大；
3 本書選取具備較好生態的華為昇騰技術產品棧，對於培養未來 AI 產業全棧系統人才意
義重大；
4 本書除了介紹昇騰 AI 處理器開發基本流程外，還提供相關學術研究與技術開發前沿， 未讀者提供新的技術產品趨勢參考。

內容簡介
本書圍繞第1AI處理器開發應用實踐目標，不僅系統性地講述全棧AI 計算技術體系，還深入淺出地介紹工程化的開發方法與技術。
本書首先介紹基礎知識，包括人工智慧基礎、深度學習技術、智慧計算技術等；其次介紹AI 處理器基礎知識，包括神經網路加速原理、深度學習晶片架構、深度學習軟體棧、全棧AI計算技術體系等；再次介紹第1AI處理器軟硬體架構，包括達芬奇架構、第1310/第1*處理器架構、第1開發軟體棧與工具鏈等；最後介紹第1AI 處理器開發流程及程式設計方法。此外，本書還詳細介紹第1AI 開發實踐案例，包括開發環境部署、基礎模型開發案例、模型進階開發探索、輔助工具應用實踐等。本書提供配套資源，包括工程示例、原始程式碼、平臺配置資訊等，旨在為讀者提供體系化的實踐訓練，讓讀者能夠學以致用，快速形成全棧AI開發的系統能力。
本書可作為高等院校電腦、人工智慧、雲計算、大資料等相關專業的教材，也可作為ICT培訓機構智慧計算方向的教材，還可作為人工智慧領域從業人員的參考書。

作者簡介
楊建磊，教授、博士生導師、國家級青年人才，現任職於北京航空航太大學電腦學院。博士畢業于清華大學電腦系，曾在美國匹茲堡大學從事博士後研究。主要研究方向為電腦體系機構、積體電路設計、智慧晶片與系統等。主持國家級和省部級科研專案10余項，在電腦與積體電路領域的高水準學術會議與期刊上發表論文100餘篇，獲得國際學術會議競賽獎項2次、國際學術會議優秀論文獎或提名獎4次。主講”計算機組成”“電腦系統基礎”“智慧計算體系結構”“深度學習系統”等課程，入選”教育部產學合作協同育人項目優秀案例”“教育部產學合作協同育人項目十周年典型案例”，獲得”教育部產學合作協同育人專案”華為優秀成果獎、”北京航空航太大學優秀教學成果”一等獎。連續8年被評為”龍芯杯全國大學生電腦系統能力培養大賽”優秀指導教師，2次被評為”北京市普通高校優秀本科畢業設計（論文）優秀指導教師”，指導本科生成功設計並流片3款CPU處理器晶片。

目錄

第 1章 引言 1
1 1 人工智慧基礎 1
1 1 1 人工智慧概述 1
1 1 2 人工智慧發展簡史 2
1 1 3 人工智慧的主要方向 6
1 2 深度學習簡介 7
1 2 1 深度學習基本原理 8
1 2 2 深度學習典型模型 10
1 2 3 深度學習主要應用 16
1 3 人工智慧計算概述 17
1 3 1 人工智慧計算需求 17
1 3 2 人工智慧計算技術特徵 18
1 3 3 人工智慧計算系統發展趨勢 19
參考文獻 20
第 2章 AI處理器基礎 23
2 1 神經網路加速原理 23
2 1 1 通用計算晶片架構的局限性 23
2 1 2 專用計算晶片架構潛力 25
2 1 3 神經網路計算加速技術 27
2 2 深度學習晶片 29
2 2 1 通用計算晶片 29
2 2 2 專用計算晶片 34
2 2 3 顛覆性計算晶片 37
2 3 深度學習軟體棧 40
2 3 1 深度學習模型框架 40
2 3 2 深度學習編譯框架 44
2 3 3 深度學習模型部署優化框架 46
2 4 全棧AI計算技術體系 50
2 4 1 軟硬體協同設計思想 50
2 4 2 深度學習系統設計與優化方法 52
2 4 3 典型驅動範例：昇騰AI全棧技術方案 53
參考文獻 55
第3章 昇騰AI處理器硬體架構 57
3 1 硬體架構概述 57
3 2 達芬奇架構 58
3 2 1 AI Core整體架構 59
3 2 2 計算單元 60
3 2 3 存儲系統 63
3 2 4 控制單元 66
3 2 5 指令系統 68
3 3 昇騰AI處理器邏輯架構 70
3 3 1 昇騰310處理器邏輯架構 70
3 3 2 昇騰910處理器邏輯架構 72
參考文獻 73
第4章 昇騰AI處理器軟體架構 75
4 1 軟體框架概述 75
4 2 軟體工具鏈 77
4 2 1 MindStudio開發環境 77
4 2 2 昇騰計算語言 79
4 2 3 昇騰張量編譯器 81
4 2 4 運算元生成與優化器 82
4 2 5 運行管理與任務調度器 84
參考文獻 88
第5章 昇騰AI處理器開發流程 89
5 1 昇騰AI開發平臺介紹 89
5 2 昇騰AI推理開發流程 91
5 2 1 工具與環境部署 92
5 2 2 基於MindX SDK的推理開發流程 94
5 2 3 基於AscendCL的推理開發流程 98
參考文獻 99
第6章 昇騰AI處理器程式設計方法 101
6 1 昇騰程式設計模型與語言庫 101
6 1 1 AscendCL功能架構 101
6 1 2 AscendCL API 102
6 1 3 AscendCL應用擴展 104
6 1 4 AscendCL示例：以模型推理流程為例 105
6 2 張量編譯器（ATC） 114
6 2 1 ATC內部原理 114
6 2 2 ATC功能介紹 115
6 2 3 ATC應用示例 119
6 3 張量優化與運算元開發 121
6 3 1 運算元模型定義 123
6 3 2 自訂運算元開發與優化 128
6 3 3 運算元開發程式設計方式 129
6 4 模型部署與推理優化 136
6 4 1 模型遷移流程 136
6 4 2 自動部署與模型調優 137
6 5 功能輔助增強組件 138
6 5 1 模型預處理 138
6 5 2 數據預處理 143
參考文獻 144
第7章 實踐案例 145
7 1 開發環境部署 145
7 1 1 實驗軟硬體準備 145
7 1 2 開發環境部署流程 147
7 1 3 運行環境部署流程 152
7 1 4 模型訓練流程 157
7 1 5 模型推理流程 159
7 2 基礎模型開發實例 165
7 2 1 圖像分類應用實例：C++/Python實現 165
7 2 2 目標檢測應用實例：C++/Python實現 179
7 2 3 語音處理應用實例：C++/Python實現 185
7 2 4 模型遷移實例：以ONNX/PyTorch為例 190
7 2 5 模型輕量化開發實踐 198
7 3 模型進階開發探索 204
7 3 1 自訂運算元實例：以BatchNorm運算元為例 204
7 3 2 運算元開發：以Transformer為例 235
7 3 3 運算元優化技術：以運算元融合為例 238
7 4 輔助工具應用實踐 243
7 4 1 精度比對工具 243
7 4 2 性能分析工具 245
7 4 3 專家系統工具 246
參考文獻 248

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