智能計算係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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本書通過一個貫穿始終的應用案例——圖像風格遷移，全麵係統地介紹智能計算係統的軟硬件技術棧，涵蓋神經網絡基礎算法、深度學習編程框架、智能芯片體係結構、智能編程語言等。領銜作者陳雲霽帶領的團隊曾研製瞭國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”，本書凝聚瞭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閤，快速提升智能領域係統能力的教材和技術參考書。

《智能計算係統》首先概述人工智能和智能計算係統（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）；然後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）；*後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）。

陳雲霽 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係統專傢委員會委員。他帶領其團隊研製瞭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颱智能手機和服務器中。他的學術論文多次獲得計算機體係結構頂級國際會議最佳論文奬，受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此，他被Science雜誌刊文評價為深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。

他曾獲國傢傑齣青年科學基金、中國青年科技奬、全國創新爭先奬、教育部“青年長江學者”、國傢自然科學基金委“優秀青年基金”、國傢萬人計劃“青年拔尖人纔”，並被《MIT科技評論》評為全球35位傑齣青年創新者（2015年度）。他還是北京智源人工智能研究院智能體係結構與芯片方嚮首席科學傢。

李玲 中科院軟件所研究員、博導，CCF高級會員。研究方嚮為智能計算及視頻處理。在相關領域發錶多篇CCF A類期刊和會議論文，獲得瞭CCF A類會議MICRO’14的最佳論文奬（這是50年來唯一一次美國以外的國傢在該會議上獲此奬）。作為負責人主持過多項國傢自然科學基金項目、國傢重點研發計劃課題等。

李威 中科院計算所副研究員。研究方嚮為高性能智能計算係統設計技術，先後參與瞭多項國傢重點研發計劃項目、國傢科技重大專項項目、863項目、中科院國際閤作項目等。作為核心成員參與瞭多款深度學習處理器的研發，發錶或錄用學術論文近30篇，申請專利近20項。

郭崎 中科院計算所研究員。長期從事智能計算係統相關研究。在ISCA、MICRO、HPCA、IJCAI等國際會議及ACM/IEEE匯刊上發錶學術論文多篇。授權發明專利多項，曾入選國傢知識産權局“百件優秀中國專利”。先後入選中國科協首屆“青年人纔托舉工程”、中科院青年創新促進會、國傢“萬人計劃”青年拔尖人纔。

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係結構交叉研究，他在深度學習處理器方嚮做齣瞭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）上發錶瞭近20篇論文，曾獲得ASPLOS’14最佳論文奬（這是亞洲機構首次獲計算機體係結構領域的頂級國際會議最佳論文奬），入選IEEE Micro雜誌評選的國際計算機體係結構領域年度十佳論文。

序言一
序言二
前言
第1章　概述1
1.1　人工智能1
1.1.1　什麼是人工智能1
1.1.2　人工智能的發展曆史1
1.1.3　人工智能的主要方法4
1.2　智能計算係統8
1.2.1　什麼是智能計算係統8
1.2.2　為什麼需要智能計算係統8
1.2.3　智能計算係統的發展8
1.3　驅動範例11
1.4　本章小結13
習題13
第2章　神經網絡基礎14
2.1　從機器學習到神經網絡14
2.1.1　基本概念14
2.1.2　綫性迴歸15
2.1.3　感知機17
2.1.4　兩層神經網絡——多層感知機19
2.1.5　深度學習（深層神經網絡）20
2.1.6　神經網絡發展曆程21
2.2　神經網絡訓練23
2.2.1　正嚮傳播24
2.2.2　反嚮傳播25
2.3　神經網絡設計原則27
2.3.1　網絡的拓撲結構27
2.3.2　激活函數27
2.3.3　損失函數30
2.4　過擬閤與正則化32
2.4.1　過擬閤33
2.4.2　正則化34
2.5　交叉驗證37
2.6　本章小結39
習題39
第3章　深度學習41
3.1　適閤圖像處理的捲積神經
網絡41
3.1.1　捲積神經網絡的組成42
3.1.2　捲積層43
3.1.3　池化層48
3.1.4　全連接層49
3.1.5　softmax層50
3.1.6　捲積神經網絡總體結構50
3.2　基於捲積神經網絡的圖像分類算法52
3.2.1　AlexNet53
3.2.2　VGG56
3.2.3　Inception59
3.2.4　ResNet66
3.3　基於捲積神經網絡的圖像目標檢測算法69
3.3.1　評價指標69
3.3.2　RCNN係列72
3.3.3　YOLO78
3.3.4　SSD81
3.3.5　小結83
3.4　序列模型：循環神經網絡83
3.4.1　RNN84
3.4.2　LSTM88
3.4.3　GRU89
3.4.4　小結90
3.5　生成對抗網絡91
3.5.1　模型組成91
3.5.2　GAN訓練92
3.5.3　GAN結構94
3.6　驅動範例96
3.6.1　基於捲積神經網絡的圖像風格遷移算法96
3.6.2　實時圖像風格遷移算法98
3.7　本章小結100
習題100
第4章　編程框架使用101
4.1　為什麼需要編程框架101
4.2　編程框架概述102
4.2.1　通用編程框架概述102
4.2.2　TensorFlow概述102
4.3　TensorFlow編程模型及基本用法103
4.3.1　計算圖104
4.3.2　操作105
4.3.3　張量106
4.3.4　會話110
4.3.5　變量114
4.3.6　占位符116
4.3.7　隊列117
4.4　基於TensorFlow實現深度學習預測117
4.4.1　讀取輸入樣本118
4.4.2　定義基本運算單元118
4.4.3　創建神經網絡模型122
4.4.4　計算神經網絡模型輸齣123
4.5　基於TensorFlow實現深度學習訓練123
4.5.1　加載數據123
4.5.2　模型訓練129
4.5.3　模型保存135
4.5.4　圖像風格遷移訓練的實現137
4.6　本章小結139
習題139
第5章　編程框架機理141
5.1　TensorFlow設計原則141
5.1.1　高性能141
5.1.2　易開發142
5.1.3　可移植142
5.2　TensorFlow計算圖機製142
5.2.1　一切都是計算圖143
5.2.2　計算圖本地執行150
5.2.3　計算圖分布式執行154
5.3　TensorFlow係統實現155
5.3.1　整體架構155
5.3.2　計算圖執行模塊156
5.3.3　設備抽象和管理161
5.3.4　網絡和通信162
5.3.5　算子實現167
5.4　編程框架對比169
5.4.1　TensorFlow170
5.4.2　PyTorch171
5.4.3　MXNet171
5.4.4　Caffe172
5.5　本章小結172
習題172
第6章　深度學習處理器原理174
6.1　深度學習處理器概述174
6.1.1　深度學習處理器的意義174
6.1.2　深度學習處理器的發展曆史175
6.1.3　設計思路177
6.2　目標算法分析178
6.2.1　計算特徵178
6.2.2　訪存特徵181
6.3　深度學習處理器DLP結構186
6.3.1　指令集186
6.3.2　流水綫190
6.3.3　運算部件190
6.3.4　訪存部件193
6.3.5　算法到芯片的映射194
6.3.6　小結195
6.4　優化設計195
6.4.1　基於標量MAC的運算部件195
6.4.2　稀疏化198
6.4.3　低位寬199
6.5　性能評價201
6.5.1　性能指標201
6.5.2　測試基準程序202
6.5.3　影響性能的因素203
6.6　其他加速器203
6.6.1　GPU架構簡述204
6.6.2　FPGA架構簡述204
6.6.3　DLP與GPU、FPGA的對比205
6.7　本章小結206
習題206
第7章　深度學習處理器架構207
7.1　單核深度學習處理器207
7.1.1　總體架構208
7.1.2　控製模塊209
7.1.3　運算模塊212
7.1.4　存儲單元215
7.1.5　小結215
7.2　多核深度學習處理器216
7.2.1　總體架構216
7.2.2　Cluster架構217
7.2.3　互聯架構223
7.2.4　小結224
7.3　本章小結225
習題225
第8章　智能編程語言227
8.1　為什麼需要智能編程語言227
8.1.1　語義鴻溝228
8.1.2　硬件鴻溝230
8.1.3　平颱鴻溝232
8.1.4　小結233
8.2　智能計算係統抽象架構234
8.2.1　抽象硬件架構234
8.2.2　典型智能計算係統235
8.2.3　控製模型236
8.2.4　計算模型236
8.2.5　存儲模型237
8.3　智能編程模型238
8.3.1　異構編程模型239
8.3.2　通用智能編程模型242
8.4　智能編程語言基礎247
8.4.1　語法概述247
8.4.2　數據類型248
8.4.3　宏、常量與內置變量250
8.4.4　I/O操作語句250
8.4.5　標量計算語句252
8.4.6　張量計算語句252
8.4.7　控製流語句252
8.4.8　串行程序示例253
8.4.9　並行程序示例254
8.5　智能應用編程接口255
8.5.1　Kernel函數接口255
8.5.2　運行時接口257
8.5.3　使用示例259
8.6　智能應用功能調試262
8.6.1　功能調試方法262
8.6.2　功能調試接口266
8.6.3　功能調試工具269
8.6.4　精度調試方法272
8.6.5　功能調試實踐272
8.7　智能應用性能調優280
8.7.1　性能調優方法280
8.7.2　性能調優接口282
8.7.3　性能調優工具286
8.7.4　性能調優實踐287
8.8　基於智能編程語言的係統開發294
8.8.1　高性能庫算子開發294
8.8.2　編程框架算子開發300
8.8.3　係統開發與優化實踐304
習題321
第9章　實驗323
9.1　基礎實驗：圖像風格遷移323
9.1.1　基於智能編程語言的算子實現323
9.1.2　圖像風格遷移的實現326
9.1.3　風格遷移實驗的操作步驟330
9.2　拓展實驗：物體檢測333
9.2.1　基於智能編程語言的算子實現333
9.2.2　物體檢測的實現337
9.3　拓展練習337
附錄A　計算機體係結構基礎340
附錄B　實驗環境說明345
參考文獻348
後記356
· · · · · · (收起)