文献类型:专著 浏览次数:11
  • 题名:人工智能硬件加速器设计:challenges and solutions
  • 责任者:(美) Albert Chun Chen Liu, Oscar Ming Kin Law
  • 出版社电子工业出版社
  • 出版年:2025
  • ISBN:978-7-121-49475-8
  • 定价:89.00
  • 载体形态项:11, 192页, 4页图版 26cm
  • 个人责任者:刘峻诚著、罗明健著、王立宁译
  • 学科主题:人工智能
  • 中图法分类号:TP18
  • 提要文摘附注:本书共9章, 以人工智能硬件芯片组织架构的核心处理单位“卷积神经网络”在系统架构层面的算力性能提升为目标, 在回顾了CPU、GPU和NPU等深度学习硬件处理器的基础上, 重点介绍主流的人工智能处理器的各种架构优化技术, 包括并行计算、流图理论、加速器设计、混合内存与存内计算、稀疏网络管理, 以及三维封装处理技术, 以业界公认的测试集与方法为依据, 展现不同架构设计的处理器在功耗、性能及成本指标等方面不同程度的提升, 深入探讨优化整体硬件的各种方法。
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