AI系統-原理與架構 ZOMI醬蘇統華 9787030792877 【台灣高等教育出版社】

Name: AI系統-原理與架構 ZOMI醬 蘇統華 9787030792877 【台灣高等教育出版社】
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書名：AI系統-原理與架構
ISBN：9787030792877
出版社：科學
著編譯者：ZOMI醬蘇統華
頁數：884
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1678169
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內容簡介

本書主要圍繞AI系統的理論基礎與技術基礎知識展開，結合實例進行介紹，旨在讓讀者了解AI系統的來龍去脈，形成對AI系統的系統化與層次化的初步理解，掌握AI系統基本理論、技術、實際應用及研究方向，為後續從事具體的學習研究工作和項目開發工作奠定基礎。本書首先介紹AI的歷史、現狀與發展及AI系統的基本知識，後分為AI硬體與體繫結構、AI編譯與計算架構、AI推理系統與引擎、AI框架核心模塊四篇進行詳細介紹，涉及AI系統從底層原理到應用落地的全貌，反映了AI系統架構的前沿技術。本書可供人工智慧、計算機及相關專業從業人員，以及對人工智慧感興趣的人員閱讀，同時也可作為人工智慧系統架構相關課程的配套教材。

第1章 AI系統概述
1 1 AI歷史與現狀
1 2 AI發展驅動力
1 3 AI系統架構介紹
1 4 AI系統與AI演算法關係
第一篇 AI硬體與體繫結構
第2章 AI計算體系
2 1 引言
2 2 AI計算模式
2 3 關鍵設計指標
2 4 核心計算之矩陣乘
2 5 計算之比特位寬
第3章 AI晶元體系
3 1 CPU基礎
3 2 CPU指令集架構
3 3 CPU計算本質
3 4 CPU計算時延
3 5 GPU基礎
3 6 AI專用晶元基礎
第4章 GPU——以英偉達為例
4 1 引言
4 2 TensorCore基本原理
4 3 TensorCore架構演進
4 4 TensorCore深度剖析
4 5 分散式通信
4 6 NVLink原理剖析
4 7 NVSwitch深度解析
第5章 TPU——以谷歌為例
5 1 引言
5 2 谷歌TPUv1脈動陣列
5 3 谷歌TPUv2訓練晶元
5 4 谷歌TPUv3Pod伺服器
5 5 谷歌TPUv4與光路交換
第6章 NPU——以昇騰為例
6 1 引言
6 2 昇騰AI處理器
6 3 昇騰AI核心單元
6 4 昇騰數據布局轉換
第7章 AI晶元思考與展望
7 1 GPU架構與CUDA關係
7 2 從GPU對AI晶元思考
7 3 AI晶元發展方向
7 4 超異構計算
第二篇 AI編譯與計算架構
第8章傳統編譯器
8 1 引言
8 2 傳統編譯器介紹
8 3 GCC基本介紹與特徵
8 4 LLVM架構設計和原理
8 5 LLVMIR基本概念
8 6 LLVMIR細節詳解
8 7 LLVM前端和優化層
8 8 LLVM後端代碼生成
第9章 AI編譯器
9 1 引言
9 2 AI編譯器歷史階段
9 3 AI編譯器基本架構
9 4 AI編譯器挑戰與思考
第10章前端優化
10 1 引言
10 2 圖算IR
10 3 運算元融合
10 4 布局轉換原理
10 5 內存分配演算法
10 6 常量摺疊原理
10 7 公共子表達式消除原理
10 8 死代碼消除
10 9 代數簡化
第11章後端優化
11 1 引言
11 2 計算與調度
11 3 運算元手工優化
11 4 運算元循環優化
11 5 指令和存儲優化
11 6 Auto-Tuning原理
第12章計算架構
12 1 晶元的編程體系
12 2 SIMD&SIMT與晶元架構
12 3 SIMD&SIMT與編程關係
12 4 CUDA計算結構
第13章 CANN&AscendC計算架構
13 1 昇騰異構計算架構CANN
13 2 CANN與運算元
13 3 運算元開發編程語言AscendC
13 4 AscendC語法擴展
13 5 AscendC編程範式——以向量為例
第三篇 AI推理系統與引擎
第14章推理系統
14 1 引言
14 2 推理系統介紹
14 3 推理流程全景
14 4 推理系統架構
14 5 推理引擎架構
14 6 昇騰推理引擎MindIE
14 7 昇騰計算語言AscendCL
第15章模型小型化
15 1 推理參數了解
15 2 CNN模型小型化
15 3 Transformer模型小型化
第16章模型輕量化
16 1 引言
16 2 量化基本原理
16 3 感知量化訓練
16 4 訓練后量化與部署
16 5 模型剪枝原理
16 6 知識蒸餾原理
第17章模型轉換
17 1 引言
17 2 推理文件格式
17 3 自定義計算圖
17 4 模型轉換流程
第18章計算圖優化架構
18 1 引言/647日
18 2 離線圖優化技術
18 3 其他計算圖優化
第19章 Kernel優化
19 1 引言
19 2 卷積計算原理
19 3 Im2Col演算法
19 4 Winograd演算法
19 5 QNNPACK演算法
19 6 推理內存布局
第四篇 AI框架核心模塊
第20章 AI框架基礎
20 1 引言
20 2 AI框架作用
20 3 AI框架之爭
20 4 AI框架的編程範式
20 5 昇思MindSpore關鍵特性
第21章自動微分
21 1 引言
21 2 什麼是微分
21 3 微分計算模式
21 4 微分實現方式
21 5 動手實現自動微分
21 6 動手實現PyTorch微分
21 7 自動微分的挑戰和未來
第22章計算圖
22 1 引言
22 2 計算圖基本原理
22 3 計算圖與自動微分
22 4 計算圖的調度與執行
22 5 計算圖的控制流實現
22 6 動態圖與靜態圖轉換
第23章分散式并行
23 1 引言
23 2 數據并行
23 3 數據并行進階
23 4 張量并行
23 5 流水并行
23 6 混合併行
23 7 昇思MindSpore并行
參考文獻
索引
彩圖
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