📖 书目详情
人工智能硬件加速器设计—challenges and solutions:
| 著者 | (美) Albert Chun Chen Liu, Oscar Ming Kin Law |
| ISBN | 9787121494758 |
| 中图分类 | TP18 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 丛书名 | 经典译丛 |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 11, 192, 4图版页 |
| 价格 | ¥89.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
9.9/10
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📝 内容简介
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。
🏛️ 本馆馆藏信息
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