芯術-算力驅動架構變革 李申 9787111781998 【台灣高等教育出版社】

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書名：芯術-算力驅動架構變革
ISBN：9787111781998
出版社：機械工業
著編譯者：李申
頁數：345
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745315
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內容簡介

隨著數字信號處理、3D圖像處理、人工智能處理、智能手機等新型技術和應用的出現，傳統晶元領域的霸主——CPU面臨更多的挑戰。本書從應用需求和發展歷程出發，以多個名人典故為引導介紹不同形式的可編程晶元，如CPU、GPU、NPU、XPU、SoC、DSA等。通過這些具備編程能力的晶元及相關的開源項目，深入介紹不同類型晶元的架構及編程方式。本書通過開源項目深入介紹這些晶元的細節，通過晶元追求內功的「可編程性」以及外功的「高性能」這條主線，將目前的高性能晶元形式串聯起來，從而引出CPU到DSA的演進。隨書附贈源碼、案例素材等，獲取方式見封底。 本書適合從事晶元研發的人員及相關專業的在校大學生閱讀，也適合關注我國晶元技術發展的讀者閱讀。

作者簡介

李申 中國科學院大學計算機博士，創立公眾號「歪睿老哥」（晶元設計語言verilog的諧音）。資深晶元架構師、硬核科技作家，從事SoC及基於RISC-V的DSA晶元研發十余年，親歷國產晶元等產業變革。為以歷史興衰解技術博弈，將晦澀術語化為工程師的浪漫史詩。筆下《日本晶元產業大敗局》《台積電崛起背後的故事》等文破圈傳播，成為解讀半導體競爭範本，身體力行積極支持RISC-V開源生態、拒絕晶元神話與標籤，唯信仰動態晶元迭代內生動力。

目錄

前言
第1章 晶元——算力的基座
1 1 算力之爭——原子彈背後的功臣
1 2 從二進位到集成電路
1 2 1 萊布尼茨：二進位和「八卦」
1 2 2 布爾：運算的真和假
1 2 3 香農：碩士論文和開關電路
1 2 4 基爾比：從晶體管到集成電路
1 3 晶元進步的力量
1 3 1 肖克利與八叛徒
1 3 2 摩爾與摩爾定律
1 3 3 后摩爾時代：魚鰭和GAA
1 4 晶元是怎樣煉成的
1 4 1 晶元設計——如何從零開始設計一款晶元
1 4 2 晶元驗證——保證晶元成功的七種武器
1 4 3 晶元製造——究竟難在什麼地方
1 4 4 晶元封裝——先進封裝怎麼成為超越摩爾定律的利器
1 4 5 晶元測試——工藝挖坑測試來填
1 5 晶元的大格局
1 5 1 分工明確——從IDM與Fabless說起
1 5 2 周期漫長——晶元設計與生產的耐心之旅
1 5 3 靈活可變——形態各異的處理器爭奇鬥豔
第2章 CPU與個人計算
2 1 計算機的誕生
2 1 1 艾達·洛芙萊斯——維多利亞時代的程序媛
2 1 2 艾倫·圖靈——可判定性問題悖論
2 1 3 馮·諾依曼——可編程的機器打開計算機的世界
2 2 硅晶元與計算機時代
2 2 1 白雪公主和七個小矮人——大型機時代
2 2 2 單晶元的可編程計算機——微處理器的誕生
2 2 3 飛入尋常百姓家——蘋果開啟了個人計算機時代
2 2 4 開放還是封閉——IBM兼容機
2 2 5 放棄意味著前進——Intel在PC時代的崛起
2 3 處理器發展的煩惱
2 3 1 頻率——摩爾定律的靈魂
2 3 2 流水線——提升頻率的利器
2 3 3 超線程——裝有多個大腦的軀體
2 3 4 內存牆——馮·諾依曼架構的缺陷
2 3 5 多核技術——情非所願的選擇
2 4 處理器的編程
2 4 1 指令集——CISC還是RISC
2 4 2 編譯器——軟體和硬體的翻譯官
2 4 3 操作系統——從命令行到圖形界面
第3章 GPU與光影計算
3 1 GPU的誕生
3 1 1 洪荒時代——從顯示到繪圖
3 1 2 青銅時代——從OEM開始
3 1 3 白銀時代——打開3D之門的雷神之錘
3 1 4 黃金時代——列王的紛爭
3 1 5 鑽石時代——棋逢對手的較量
3 2 色彩世界的計算方式
3 2 1 色彩的顯示——RGB
3 2 22 D的計算——點、線、面
3 2 33 D的計算——光影魔術師
3 3 GPU的編程
3 3 1 OpenGL
3 3 2 DirectX
3 3 3 OpenCL
3 4 CUDA——并行計算大師
3 4 1 生而逢時——CUDA
3 4 2 CUDA成就了GPU的靈魂
3 4 3 SIMT
3 4 4 CUDA編程實例
3 5 開源GPU實例——MIAOW
3 5 1 陽春白雪：難得一見的開源GPU
3 5 2 MIAOW的簡介和目標
3 5 3 MIAOW的架構
3 5 4 MIAOW的設計實現
3 5 5 功耗、性能和面積
3 5 6 線程塊壓縮
3 5 7 MIAOW的總結
第4章 NPU與人工智能
4 1 人工智能的興起
4 1 1 巔峰之戰
4 1 2 從源起到低潮
4 1 3 起死回生
4 1 4 卷積神經網絡
4 1 5 機器學習的革命
4 2 GPGPU的AI計算
4 2 1 GPGPU在人工智能時代崛起
4 2 2 從圖像處理到AI計算
4 2 3 張量加速計算——Tensor Core
4 3 人工智能的計算範式
4 3 1 標量、向量、矩陣和張量
4 3 2 CPU的落寞
4 3 3 GPU的崛起
4 3 4 專用AI處理器的誕生
4 4 TPU——專用人工智能處理器
4 4 1 TPU的簡介
4 4 2 TPU的架構設計
4 4 3 TPU的編程
4 4 4 TPU的演進
4 5 人工智能編程與測試
4 5 1 人工智能的編程——TensorFlow
4 5 2 人工智能測試基準——不服跑個分
4 6 開源AI處理器的實例——NVDLA
4 6 1 NVDLA的簡介
4 6 2 NVDLA的架構
4 6 3 卷積核心
4 6 4 單點數據處理器
4 6 5 二維數據處理器
4 6 6 跨通道數據處理器
4 6 7 數據重塑引擎
4 6 8 NVDLA的編程
第5章 XPU與雲計算
5 1 雲計算的興起與CPU的影響
5 1 1 算力的共享——當計算成為基礎設施
5 1 2 權力的遊戲——新王的誕生
5 1 3 從芯到雲——誰主沉浮
5 1 4 捲土重來未可知——ARM伺服器晶元
5 2 雲計算CPU的技術演進
5 2 1 盜夢空間
5 2 2 虛擬化支持
5 2 3 多核與高性能
5 2 4 綠色和節能
5 2 5 可擴展性
5 3 智能雲與AI計算
5 3 1 智能雲對晶元需求的變化
5 3 2 智能雲與GPGPU
5 3 3 AI算力的虛擬化
5 3 4 AI算力的擴展
5 3 5 GPU的存儲
5 4 雲計算與FPGA加速器
5 4 1 FPGA是什麼
5 4 2 EDA工具
5 4 3 FPGA的作用
5 4 4 FPGA在Azure的用例
5 5 超級AI計算實例
5 5 1 TPU POD——谷歌的創新
5 5 2 Asce
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