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智能計算系統 版權信息
- ISBN：9787111646235
- 條形碼：9787111646235 ; 978-7-111-64623-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能計算系統 本書特色
本書通過一個貫穿始終的應用案例——圖像風格遷移，全面系統地介紹智能計算系統的軟硬件技術棧，涵蓋神經網絡基礎算法、深度學習編程框架、智能芯片體系結構、智能編程語言等。領銜作者陳云霽帶領的團隊曾研制了國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”，本書凝聚了作者團隊多年的科研和教學成果，是前沿研究與技術實踐結合，快速提升智能領域系統能力的教材和技術參考書。 《智能計算系統》首先概述人工智能和智能計算系統（第1章）；接下來介紹完成應用所必要的神經網絡和深度學習算法知識（第2、3章）；然后介紹支撐算法在智能芯片上運行的編程框架（第4、5章）；再往下是智能芯片，即引導學生設計一款滿足圖像風格遷移應用需求的深度學習處理器（第6、7章）；接下來介紹如何利用智能編程語言BCL提升開發智能應用的效率（第8章）；*后以具體實驗把所學知識點串聯起來，打通知識結構的“任督二脈”（第9章）。
智能計算系統 內容簡介
《智能計算系統》由深度學習處理器芯片研究的開拓者陳云霽領銜，中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就。智能領域系統能力培養大成之作！ 領銜作者陳云霽帶領的團隊曾研制了國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”，本書凝聚了作者團隊多年的科研和教學成果，是前沿研究與技術實踐結合，快速提升智能領域系統能力的教材和技術參考書。
智能計算系統 目錄
序言一
序言二
前 言第1章 概述11.1 人工智能11.1.1 什么是人工智能11.1.2 人工智能的發展歷史11.1.3 人工智能的主要方法41.2 智能計算系統81.2.1 什么是智能計算系統81.2.2 為什么需要智能計算系統81.2.3 智能計算系統的發展81.3 驅動范例111.4 本章小結13習題13
第2章 神經網絡基礎142.1 從機器學習到神經網絡142.1.1 基本概念142.1.2 線性回歸152.1.3 感知機172.1.4 兩層神經網絡——多層感知機192.1.5 深度學習（深層神經網絡）202.1.6 神經網絡發展歷程212.2 神經網絡訓練232.2.1 正向傳播242.2.2 反向傳播252.3 神經網絡設計原則272.3.1 網絡的拓撲結構272.3.2 激活函數272.3.3 損失函數302.4 過擬合與正則化322.4.1 過擬合332.4.2 正則化342.5 交叉驗證372.6 本章小結39習題39
第3章 深度學習413.1 適合圖像處理的卷積神經網絡413.1.1 卷積神經網絡的組成423.1.2 卷積層433.1.3 池化層483.1.4 全連接層493.1.5 softmax層503.1.6 卷積神經網絡總體結構503.2 基于卷積神經網絡的圖像分類算法523.2.1 AlexNet533.2.2 VGG563.2.3 Inception593.2.4 ResNet663.3 基于卷積神經網絡的圖像目標檢測算法693.3.1 評價指標693.3.2 RCNN系列723.3.3 YOLO783.3.4 SSD813.3.5 小結83
3.4 序列模型：循環神經網絡833.4.1 RNN843.4.2 LSTM883.4.3 GRU893.4.4 小結903.5 生成對抗網絡913.5.1 模型組成913.5.2 GAN訓練923.5.3 GAN結構943.6 驅動范例963.6.1 基于卷積神經網絡的圖像風格遷移算法963.6.2 實時圖像風格遷移算法983.7 本章小結100習題100
第4章 編程框架使用1014.1 為什么需要編程框架1014.2 編程框架概述1024.2.1 通用編程框架概述1024.2.2 TensorFlow概述1024.3 TensorFlow編程模型及基本用法1034.3.1 計算圖1044.3.2 操作1054.3.3 張量1064.3.4 會話1104.3.5 變量1144.3.6 占位符1164.3.7 隊列1174.4 基于TensorFlow實現深度學習預測1174.4.1 讀取輸入樣本1184.4.2 定義基本運算單元1184.4.3 創建神經網絡模型1224.4.4 計算神經網絡模型輸出1234.5 基于TensorFlow實現深度學習訓練1234.5.1 加載數據1234.5.2 模型訓練1294.5.3 模型保存1354.5.4 圖像風格遷移訓練的實現1374.6 本章小結139習題139
第5章 編程框架機理1415.1 TensorFlow設計原則1415.1.1 高性能1415.1.2 易開發1425.1.3 可移植1425.2 TensorFlow計算圖機制1425.2.1 一切都是計算圖1435.2.2 計算圖本地執行1505.2.3 計算圖分布式執行1545.3 TensorFlow系統實現1555.3.1 整體架構1555.3.2 計算圖執行模塊1565.3.3 設備抽象和管理1615.3.4 網絡和通信1625.3.5 算子實現1675.4 編程框架對比1695.4.1 TensorFlow1705.4.2 PyTorch1715.4.3 MXNet1715.4.4 Caffe1725.5 本章小結172習題172
第6章 深度學習處理器原理1746.1 深度學習處理器概述1746.1.1 深度學習處理器的意義1746.1.2 深度學習處理器的發展歷史1756.1.3 設計思路1776.2 目標算法分析1786.2.1 計算特征1786.2.2 訪存特征1816.3 深度學習處理器DLP結構1866.3.1 指令集1866.3.2 流水線1906.3.3 運算部件1906.3.4 訪存部件1936.3.5 算法到芯片的映射1946.3.6 小結1956.4 優化設計1956.4.1 基于標量MAC的運算部件1956.4.2 稀疏化1986.4.3 低位寬1996.5 性能評價2016.5.1 性能指標2016.5.2 測試基準程序2026.5.3 影響性能的因素2036.6 其他加速器2036.6.1 GPU架構簡述2046.6.2 FPGA架構簡述2046.6.3 DLP與GPU、FPGA的對比2056.7 本章小結206習題206
第7章 深度學習處理器架構2077.1 單核深度學習處理器2077.1.1 總體架構2087.1.2 控制模塊2097.1.3 運算模塊2127.1.4 存儲單元2157.1.5 小結2157.2 多核深度學習處理器2167.2.1 總體架構2167.2.2 Cluster架構2177.2.3 互聯架構2237.2.4 小結2247.3 本章小結225習題225
第8章 智能編程語言2278.1 為什么需要智能編程語言2278.1.1 語義鴻溝2288.1.2 硬件鴻溝2308.1.3 平臺鴻溝2328.1.4 小結2338.2 智能計算系統抽象架構2348.2.1 抽象硬件架構2348.2.2 典型智能計算系統2358.2.3 控制模型2368.2.4 計算模型2368.2.5 存儲模型2378.3 智能編程模型2388.3.1 異構編程模型2398.3.2 通用智能編程模型2428.4 智能編程語言基礎2478.4.1 語法概述2478.4.2 數據類型2488.4.3 宏、常量與內置變量2508.4.4 I/O操作語句2508.4.5 標量計算語句2528.4.6 張量計算語句2528.4.7 控制流語句2528.4.8 串行程序示例2538.4.9 并行程序示例2548.5 智能應用編程接口2558.5.1 Kernel函數接口2558.5.2 運行時接口2578.5.3 使用示例2598.6 智能應用功能調試2628.6.1 功能調試方法2628.6.2 功能調試接口2668.6.3 功能調試工具2698.6.4 精度調試方法2728.6.5 功能調試實踐2728.7 智能應用性能調優2808.7.1 性能調優方法2808.7.2 性能調優接口2828.7.3 性能調優工具2868.7.4 性能調優實踐2878.8 基于智能編程語言的系統開發2948.8.1 高性能庫算子開發2948.8.2 編程框架算子開發3008.8.3 系統開發與優化實踐304習題321
第9章 實驗3239.1 基礎實驗：圖像風格遷移3239.1.1 基于智能編程語言的算子實現3239.1.2 圖像風格遷移的實現3269.1.3 風格遷移實驗的操作步驟3309.2 拓展實驗：物體檢測3339.2.1 基于智能編程語言的算子實現3339.2.2 物體檢測的實現3379.3 拓展練習337
附錄A 計算機體系結構基礎340
附錄B 實驗環境說明345
參考文獻348
后記356
展開全部
智能計算系統 相關資料
專家評論 陳國良 中國科學院院士 原中國科大計算機系主任，首屆全國高校教學名師 培養具有系統思維的人工智能人才必須要有好的教材。在中國乃至整個國際上，對當代人工智能計算系統進行全局系統介紹的教材十分稀少。因此，這本《智能計算系統》教材就顯得尤為及時和重要。 李國杰 中國工程院院士 中科院大學計算機學院院長，中國計算機學會名譽理事長 懂不懂系統知識帶來的工作成效差別巨大。這本教材以“圖像風格遷移”這一具體的智能應用為牽引，對智能計算系統的軟硬件技術棧各層的奧妙和相互聯系進行精確、扼要的介紹，使學生對系統全貌有一個深刻印象。 孫凝暉 中國工程院院士 中科院計算所所長，國家智能計算機研發中心主任 計算所的學科優勢是計算機系統與算法。計算所智能處理器中心在智能方向打通了系統與算法，再將這些科研優勢輻射到教學，寫出了這本代表計算所學派特色的教材。讀者從中不僅能學到知識，也能一窺計算所做學問的方法。 張宏江 ACM/IEEE會士 北京智源人工智能研究院理事長，源碼資本合伙人 作為北京智源研究院智能體系結構方向首席科學家，陳云霽領銜編寫的這本教材，深入淺出地介紹了當代智能計算系統軟硬件技術棧，其系統性、全面性在國內外都非常難得，值得每位人工智能方向的同學閱讀。 張旭 中國科學院院士 中科院上海分院副院長，中國神經科學學會理事長 《智能計算系統》是*部致力于培養人工智能計算系統思維能力的優秀教材，使學生能夠融會貫通地理解智能計算系統的完整軟硬件技術體系，在科研道路上擁有更寬廣的發展空間。 張亞勤 美國藝術與科學院院士 原百度公司總裁，清華大學智能科學講席教授 這本教材深層次、全棧性的解析了AI的關鍵理論和技術，又通過一個圖像風格遷移的實例生動地演示了AI的實踐。《智能計算系統》是本好書，尤其適合作為本科高年級/研究生教材和科技人員的參考書，我大力推薦！ 鄭緯民 中國工程院院士 清華大學計算機系教授，原中國計算機學會理事長 本書對人工智能軟硬件技術棧（包括智能算法、智能編程框架、智能芯片結構、智能編程語言等）進行了全方位、系統性的介紹，非常適合培養學生的系統思維。到目前為止，國內外少有同類書。 周志華 AAAI/AAAS/ACM/IEEE會士 南京大學人工智能學院院長，南京大學計算機系主任 本書覆蓋了神經網絡基礎算法、深度學習編程框架、芯片體系結構等，是國內*本關于深度學習計算系統的書籍。主要作者是寒武紀深度學習處理器基礎研究的開拓者，基于一流科研水平成書，值得期待。
智能計算系統 作者簡介
陳云霽 中國科學院計算技術研究所研究員、博導、智能處理器研究中心主任，中國科學院大學崗位教授，教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會計算機系統專委會委員。他帶領其團隊研制了國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”。他的研究成果已經應用在近億臺智能手機和服務器中。他的學術論文多次獲得計算機體系結構頂級國際會議最佳論文獎，受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此，他被Science雜志刊文評價為深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。
他曾獲國家杰出青年科學基金、中國青年科技獎、全國創新爭先獎、教育部“青年長江學者”、國家自然科學基金委“優秀青年基金”、國家萬人計劃“青年拔尖人才”，并被《MIT科技評論》評為全球35位杰出青年創新者（2015年度）。他還是北京智源人工智能研究院智能體系結構與芯片方向首席科學家。
李玲 中科院軟件所研究員、博導，CCF高級會員。研究方向為智能計算及視頻處理。在相關領域發表多篇CCF A類期刊和會議論文，獲得了CCF A類會議MICRO’14的最佳論文獎（這是50年來唯一一次美國以外的國家在該會議上獲此獎）。作為負責人主持過多項國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃課題等。陳云霽 中國科學院計算技術研究所研究員、博導、智能處理器研究中心主任，中國科學院大學崗位教授，教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會計算機系統專委會委員。他帶領其團隊研制了國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”。他的研究成果已經應用在近億臺智能手機和服務器中。他的學術論文多次獲得計算機體系結構頂級國際會議最佳論文獎，受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此，他被Science雜志刊文評價為深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。
他曾獲國家杰出青年科學基金、中國青年科技獎、全國創新爭先獎、教育部“青年長江學者”、國家自然科學基金委“優秀青年基金”、國家萬人計劃“青年拔尖人才”，并被《MIT科技評論》評為全球35位杰出青年創新者（2015年度）。他還是北京智源人工智能研究院智能體系結構與芯片方向首席科學家。
李玲 中科院軟件所研究員、博導，CCF高級會員。研究方向為智能計算及視頻處理。在相關領域發表多篇CCF A類期刊和會議論文，獲得了CCF A類會議MICRO’14的最佳論文獎（這是50年來唯一一次美國以外的國家在該會議上獲此獎）。作為負責人主持過多項國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃課題等。
李威 中科院計算所副研究員。研究方向為高性能智能計算系統設計技術，先后參與了多項國家重點研發計劃項目、國家科技重大專項項目、863項目、中科院國際合作項目等。作為核心成員參與了多款深度學習處理器的研發，發表或錄用學術論文近30篇，申請專利近20項。
郭崎 中科院計算所研究員。長期從事智能計算系統相關研究。在ISCA、MICRO、HPCA、IJCAI等國際會議及ACM/IEEE匯刊上發表學術論文多篇。授權發明專利多項，曾入選國家知識產權局“百件優秀中國專利”。先后入選中國科協首屆“青年人才托舉工程”、中科院青年創新促進會、國家“萬人計劃”青年拔尖人才。
杜子東 中科院計算所副研究員。長期從事人工智能和計算機體系結構交叉研究，他在深度學習處理器方向做出了多項有國際影響力的研究成果。他在中國計算機學會認定的頂級會議/期刊（CCF A類）上發表了近20篇論文，曾獲得ASPLOS’14最佳論文獎（這是亞洲機構首次獲計算機體系結構領域的頂級國際會議最佳論文獎），入選IEEE Micro雜志評選的國際計算機體系結構領域年度十佳論文。
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