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昇騰AI處理器架構與編程——深入理解CANN技術原理及應用

( 簡體 字)
作者:梁曉?類別:1. -> 電子工程 -> 電子電氣
譯者:
出版社:清華大學出版社昇騰AI處理器架構與編程——深入理解CANN技術原理及應用 3dWoo書號: 51766
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缺書
NT售價: 345

出版日:10/1/2019
頁數:270
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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(請先登入會員)
ISBN:9787302534525
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

日出東方,其道大光;鯤鵬展翅,旭日昇騰!
一款芯片的研發,是一個漫長的過程;一款芯片的研發,也許就是一代人的心路歷程。
隨著深度學習在人工智能諸多領域的異軍突起,從CPU到GPU,再到各類專屬領域的定制芯片,我們迎來了計算機體系結構的黃金時代!然而一款處理器芯片的研發周期,少則數年,多則數十年。在滾滾向前的時代大潮中,只有那一批最耐得住寂寞,經得起誘惑的匠人,才能打造出計算機行業皇冠上最閃亮的明珠。
所以,當華為邀請我為昇騰AI處理器寫一本教材時,我毫不猶豫地答應了。也許是出于對硬科技公司的高度認同,也許是出于對同道中人的由衷尊敬,更可能是出于一種骨子里的使命感,我深深地覺得我們這個時代太需要一顆代表國內科技最高水平的中國“芯”了!
華為推出面向人工智能計算場景的昇騰AI處理器,是希望通過更強的算力、更低的功耗,為深度學習的各類應用場景鋪平道路。但是“千里之行,始于足下”,昇騰的使命任重道遠。對于一款高端處理器來說,生態圈的培養和用戶編程習慣的養成可謂重中之重,也是決定該款產品生死存亡的關鍵。編寫本書的目的就是第一次向世人揭開昇騰AI處理器的神秘面紗,探索其內在的設計理念,從軟硬件兩方面闡述其架構特點,教會讀者上手使用昇騰系列開發平臺。“不積跬步,無以至千里”,如果把打造昇騰生態圈當作千里之行,那么本書便是嘗試邁出的第一步。
本書定位人工智能芯片領域選修教材,面向工程科技類普通讀者,盡可能刪減繁雜抽象的公式、定理和理論推導。讀者除需要具備基本的數學知識和編程能力外,無須預修任何課程。本書特別理想的受眾是人工智能、計算機科學、電子工程、生物醫藥、物理、化學、金融統計等領域需要用到大規模深度學習計算的研發人員; 本書也為AI處理器的設計公司和開發者提供了有價值的參考。
本書共分6章,內容涵蓋了神經網絡理論基礎、計算芯片與開源框架、昇騰AI處理器軟硬件架構、編程理論與方法,以及典型案例等,希望能夠從理論到實踐,幫助讀者了解昇騰AI處理器所使用的達芬奇架構,并掌握其具體的編程和使用方法,助力讀者打造屬于自己的人工智能應用。
空談誤國,實干興邦。愿與諸位讀者共勉。
感謝江子山和李興對本書撰寫工作做出的極大貢獻,他們在資料整理與文字編排上注入了極大精力,并且編寫和校對了本書中所有的程序示例代碼。如果沒有他們的全心投入,本書將很難順利完成。
感謝陳子淵等對本書中的插圖進行精心編輯和修改,使得本書的內容更加清晰形象、概念的解釋更加具體明確。
感謝華為公司在本書寫作過程中提供的資源和支持。
感謝清華大學出版社盛東亮老師和鐘志芳老師等的大力支持,他們認真細致的工作保證了本書的質量。
由于編者水平有限,書中難免有疏漏和不足之處,懇請讀者批評指正!



作者
2019年8月

內容簡介:

本書系統論述了基于達芬奇架構的昇騰(Ascend)AI處理器的原理、架構與開發技術。全書共分6章,內容涵蓋了神經網絡理論基礎、計算芯片與開源框架、昇騰AI處理器軟硬件架構、編程理論與方法,以及典型案例等。為便于讀者學習,書中還給出了基于昇騰AI處理器的豐富的技術文檔、開發實例等線上資源。
本書可以作為普通高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研究生教材,也適合作為從事人工智能系統設計的科研和工程技術人員的參考用書。
目錄:

第1章基礎理論00
1.1人工智能簡史00
1.2深度學習概論00
1.3神經網絡理論0
1.3.1神經元模型0
1.3.2感知機0
1.3.3多層感知機0
1.3.4卷積神經網絡0
1.3.5應用示例0
第2章行業背景0
2.1神經網絡芯片現狀0
2.1.1CPU0
2.1.2GPU0
2.1.3TPU0
2.1.4FPGA0
2.1.5昇騰AI處理器0
2.2神經網絡芯片加速理論0
2.2.1GPU加速理論0
2.2.2TPU加速理論0
2.3深度學習框架0
2.3.1MindSpore0
2.3.2Caffe0
2.3.3TensorFlow0
2.3.4PyTorch0
2.4深度學習編譯框架——TVM0

第3章硬件架構0
3.1昇騰AI處理器總覽0
3.2達芬奇架構0
3.2.1計算單元0
3.2.2存儲系統0
3.2.3控制單元0
3.2.4指令集設計0
3.3卷積加速原理0
3.3.1卷積加速0
3.3.2架構對比0

第4章軟件架構0
4.1昇騰AI軟件棧總覽0
4.2神經網絡軟件流
4.2.1流程編排器
4.2.2數字視覺預處理模塊
4.2.3張量加速引擎(TBE)
4.2.4運行管理器
4.2.5任務調度器
4.2.6框架管理器
4.2.7神經網絡軟件流應用
4.3開發工具鏈
4.3.1功能簡介
4.3.2功能框架
4.3.3工具功能
第5章編程方法
5.1深度學習開發基礎
5.1.1深度學習編程理論
5.1.2深度學習推理優化原理
5.1.3深度學習推理引擎
5.2昇騰AI軟件棧中的技術
5.2.1模型生成階段
5.2.2應用編譯與部署階段
5.3自定義算子開發
5.3.1開發步驟
5.3.2AICPU算子開發
5.3.3AICore算子開發
5.4自定義應用開發
第6章實戰案例
6.1評價標準
6.1.1精度
6.1.2交并比
6.1.3均值平均精度
6.1.4吞吐量和時延
6.1.5能效比
6.2圖像識別
6.2.1數據集:ImageNet
6.2.2算法:ResNet
6.2.3模型遷移實踐
6.3目標檢測
6.3.1數據集:COCO
6.3.2算法:YoloV3
6.3.3自定義算子實踐
附錄A縮略詞列表
附錄BAscend開發者社區及資料下載
附錄C智能開發平臺ModelArts簡介

序: