可编程 ASIC 设计及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子科技大学出版社

作者:李广军

出品人:

页数:526

译者:

出版时间:2000-10

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787810655255

丛书系列:

图书标签:

• 通信
• 教材
• 微电子
• 大学教材
• 半导体
• 可编程ASIC
• 设计
• 应用
• 数字电路
• FPGA
• 硬件描述
• 集成电路
• 电子工程
• 半导体
• 系统设计

《深度学习模型压缩与优化技术》 书籍简介 在当今信息爆炸的时代，深度学习模型的威力日益显现，但其庞大的模型体积和计算需求也带来了严峻的挑战，尤其是在资源受限的嵌入式设备、移动终端以及对实时性要求极高的应用场景中。本书《深度学习模型压缩与优化技术》旨在系统性地梳理和深入探讨当前主流的深度学习模型压缩与优化技术，为读者提供一套行之有效的解决方案，以应对这些挑战，推动深度学习技术更广泛、更高效地落地。 本书内容涵盖了深度学习模型压缩与优化的核心理论、关键算法、实现方法以及实际应用。全书分为理论篇、技术篇、实践篇和展望篇，力求从宏观到微观，由浅入深地解析这一复杂而重要的领域。 理论篇：模型压缩与优化的基石 在理论篇，我们将首先回顾深度学习模型的基本原理，包括神经网络的结构、训练过程以及模型过拟合等现象，为理解模型为何需要压缩和优化奠定基础。接着，我们将深入探讨模型压缩与优化的必要性，分析其在降低存储需求、减少计算量、缩短推理延迟、降低功耗以及实现边缘部署等方面的关键作用。同时，本篇还将介绍评估模型压缩与优化效果的常用指标，如模型大小、FLOPs（浮点运算次数）、参数量、推理速度以及精度损失等，帮助读者建立科学的评估体系。 技术篇：多元化的压缩与优化方法 技术篇是本书的核心内容，将详细介绍当前被广泛研究和应用的各类深度学习模型压缩与优化技术。我们将从以下几个维度展开： 剪枝（Pruning）技术： 详细介绍结构化剪枝和非结构化剪枝的原理、不同剪枝策略（如幅度剪枝、L1/L2范数剪枝、激活值剪枝等）及其优缺点。我们将分析如何迭代地进行剪枝和微调，以最大程度地保留模型精度。此外，还会探讨一些先进的剪枝技术，如基于学习的剪枝和稀疏性训练。 量化（Quantization）技术： 重点阐述模型量化的基本思想，即用低比特表示模型权重和激活值，从而降低模型存储和计算成本。本书将深入讲解不同量化方案，包括训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）。我们将分析各种量化比特数（如8-bit, 4-bit, 甚至二值/三值量化）的影响，以及如何权衡精度和压缩率。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术： 介绍知识蒸馏的核心理念，即利用一个大型、性能优越的“教师模型”来指导一个小型、高效的“学生模型”进行训练。我们将探讨不同的蒸馏方法，如基于logits的蒸馏、基于中间层特征的蒸馏以及关系蒸馏等，并分析其在传递教师模型知识方面的不同机制。 低秩分解（Low-Rank Factorization）技术： 讲解如何利用矩阵的低秩特性，将大的权重矩阵分解为若干个小的矩阵，从而减少参数量和计算量。本书将介绍各种低秩分解方法，如奇异值分解（SVD）、Tucker分解和Tensor Train分解等，并分析其在卷积层和全连接层中的应用。 网络结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）与轻量化网络设计： 探讨如何通过自动化搜索技术，寻找更适合特定硬件平台和性能需求的轻量级网络结构。同时，本书还将介绍一些经典的轻量化网络设计原则和模型，例如MobileNets系列、ShuffleNets系列等，并分析它们在提高效率方面的创新之处。 模型并行与分布式训练的优化： 虽然侧重于模型本身的压缩，但本书也会简要提及如何通过优化模型在分布式训练环境下的部署和通信，来间接提升整体的效率和可扩展性。 实践篇：落地应用与工具链 在实践篇，我们将把理论和技术转化为实际操作。读者将学习如何利用主流的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及其提供的相关工具和库来实现上述模型压缩与优化技术。本书将提供丰富的代码示例，涵盖从模型加载、预处理、量化、剪枝到最终模型部署的整个流程。 此外，本篇还将聚焦于实际应用场景，例如： 移动端与嵌入式设备的部署： 针对Android、iOS等移动平台以及树莓派、Jetson Nano等嵌入式设备，介绍如何将压缩后的模型部署到这些资源受限的环境中，并提供相应的优化技巧。 实时应用场景的优化： 在自动驾驶、机器人视觉、视频分析等需要实时推理的应用中，如何通过模型压缩与优化技术，显著提升系统的响应速度和处理能力。 云端与大规模部署的效率提升： 即使在云端，模型压缩与优化也能显著降低推理成本、提升服务吞吐量，对于大规模部署至关重要。 展望篇：未来趋势与研究方向 最后，展望篇将对深度学习模型压缩与优化技术的未来发展趋势进行探讨。我们将关注当前研究的热点，如自动化模型压缩、硬件感知模型设计、跨模型优化、以及与模型鲁棒性、安全性等方面的交叉研究。本书将鼓励读者积极探索新的研究方向，为推动该领域的发展贡献力量。 目标读者 本书适合于对深度学习技术有一定基础的在校学生、研究人员、算法工程师、软件开发工程师以及对模型优化和效率提升感兴趣的AI从业者。无论是希望将现有模型部署到资源受限的设备上，还是希望在保持精度的情况下最大化模型性能，本书都能提供有价值的指导和实用的解决方案。 学习本书，您将能够： 深入理解 深度学习模型压缩与优化的理论基础和核心思想。 掌握 多种主流的剪枝、量化、知识蒸馏、低秩分解等关键技术。 学会 利用主流深度学习框架实现模型压缩与优化。 了解 如何将压缩后的模型高效部署到各种应用场景。 洞察 该领域的最新进展和未来发展方向。 《深度学习模型压缩与优化技术》是一本兼具理论深度和实践指导性的著作，将帮助您有效地解决深度学习模型落地过程中遇到的性能瓶颈，从而更广泛、更深入地应用深度学习技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及深入研究，不过光是看目录和前言，就足以让我对它充满期待。封面设计简洁大气，拿在手里质感也很好，这大概是技术书籍中少见的。我尤其关注的是关于“可编程”和“ASIC”这两个关键词的结合。在当下人工智能和物联网飞速发展的时代，定制化芯片的需求越来越迫切。如果这本书能够详细阐述如何通过软件编程的方式来设计和优化ASIC，使其具备更高的灵活性和可重构性，那将是巨大的突破。我非常好奇作者在书中会如何讲解FPGA与ASIC在可编程设计方面的异同，以及如何在新兴的AI硬件领域应用这些技术。比如，在神经网络加速器设计方面，是否会有具体的案例分析，介绍如何根据不同算法的特点，动态地调整ASIC的硬件架构？此外，书中对EDA工具链的介绍是否足够详尽？从前端设计到后端布局布线，再到时序分析和验证，每一个环节都至关重要。如果作者能提供一些实际操作的建议，或者指出一些常见的陷阱和优化方法，那这本书的实用价值将大大提升。我非常期待在接下来的阅读中，能够找到这些问题的答案，并学习到更前沿的可编程ASIC设计理念和技术。

评分☆☆☆☆☆

我最近在关注一些芯片产业的动态，特别是关于RISC-V架构的普及。这本书的名字虽然没有直接提及RISC-V，但我猜想，在可编程ASIC的设计中，肯定会涉及到如何基于某种指令集架构来实现定制化的硬件。我非常好奇，作者是否会在书中讲解如何针对特定的指令集，比如RISC-V，来设计高效的ASIC核心？例如，在指令解码、流水线设计、缓存管理等方面，可编程ASIC有哪些优势？另外，关于“应用”的部分，我特别想了解在高性能计算（HPC）领域，可编程ASIC的应用前景如何？比如，在科学计算、大数据分析等方面，它能否提供比GPU或FPGA更优的解决方案？我比较关心的是，书中会否提供一些关于验证和测试的方法论？毕竟，ASIC的验证是整个设计过程中最耗时、最复杂的环节之一。如果书中能介绍一些先进的验证技术，或者自动化测试的框架，那将极大地提升这本书的价值。我期待这本书能够带领我深入理解可编程ASIC的内部机制，并了解它在未来计算领域的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格我个人不太感冒，感觉有点过于商务化了，没有那种技术书籍应有的那种“硬核”的魅力。不过，标题中的“可编程ASIC”几个字还是让我驻足。我一直对硬件的底层实现原理有着浓厚的兴趣，但又觉得传统的ASIC设计门槛太高，学习周期太长。我希望这本书能提供一个相对平缓的学习曲线，让我能够逐步理解ASIC设计中的核心概念，例如流水线、并行处理、时钟域控制等等。同时，我也对“可编程”这个特性非常好奇。它是否意味着我们可以在芯片量产之后，还能对其功能进行一定的修改？这在软件领域是很普遍的，但在硬件上实现，我感到非常新奇。不知道书中会不会讲解相关的技术原理，比如 SRAM 或 Flash 存储器在配置和重构中的作用？我比较希望看到一些关于如何优化功耗和面积的技巧，这对于嵌入式设备的设计来说至关重要。书中是否会涉及一些常用的IP核，以及如何将它们集成到可编程ASIC的设计中？我对这些方面非常感兴趣，期待这本书能在这方面提供一些实用的指导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的标题吸引了我很久，但至今我还没有翻开它。我最近正在忙于一个关于嵌入式系统优化的项目，里面涉及到一些硬件加速的需求。我一直觉得，如果能够直接针对我的应用场景设计一个专用的ASIC，效率肯定能比通用的处理器高出不少。而“可编程ASIC”这个概念，让我觉得它似乎能兼顾性能和灵活性，听起来像是“鱼与熊掌”皆可得。我比较关心的是，这本书会不会介绍一些自动化设计流程，能够让没有深厚硬件背景的开发者也能上手？比如，是否会有基于高层次综合（HLS）的介绍，或者一些模型驱动的设计方法？毕竟，传统的ASIC设计流程非常复杂，周期长，成本高。如果能有一些方法论的指导，让我了解如何将算法转化为可执行的硬件描述，那对我来说将是宝贵的财富。另外，书中在“应用”部分，是否会有一些跨行业的实例？比如，在通信、医疗、汽车电子等领域，可编程ASIC是如何解决实际问题的？我希望能从中获得一些启发，将这些技术应用到我自己的工作中。这本书的厚度看起来不薄，相信内容会相当充实。

评分☆☆☆☆☆

我还没有来得及仔细阅读这本书，但从我初步浏览的章节来看，它似乎触及到了一个非常前沿的领域。我一直对硬件设计的自动化和智能化趋势非常关注，而“可编程ASIC”的概念正好契合了这一趋势。我非常想知道，这本书是否会详细介绍目前市面上主流的可编程ASIC技术，比如那些基于SRAM配置的FPGA，还是更加接近传统ASIC的eFPGA技术？我更希望了解的是，如何在不同的应用场景下，根据性能、功耗、成本等因素，选择最合适的可编程ASIC解决方案。书中是否有关于电路设计的具体例子？例如，如何实现一个高速的ADC或DAC，又或者是一个高效的FFT单元？我对如何将高层次的算法描述转化为低层次的硬件电路非常感兴趣。此外，在“应用”部分，我希望看到更多关于人工智能和机器学习硬件加速的案例。比如，如何设计一个能够高效运行深度学习模型的ASIC，并且还能根据不同的模型进行动态调整？这本书的篇幅不小，想必内容会非常丰富，我期待能在其中找到一些关于可编程ASIC设计中的挑战与机遇的深入探讨。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆