昇騰AI處理器架構與編程檢視原始碼討論檢視歷史

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《昇騰AI處理器架構與編程》，副標題：深入理解CANN技術原理及應用，梁曉嶢 著，出版社： 清華大學出版社。

清華大學出版社成立於1980年6月，是教育部主管、清華大學主辦的綜合性大學出版社。清華社先後榮獲 「先進高校出版社」「全國優秀出版社」「全國百佳圖書出版單位」「中國版權最具影響力企業」「首屆全國教材建設獎全國教材建設先進集體」等榮譽。

內容簡介

本書系統論述了基本達芬奇架構的昇騰（Asccnd）AI處理器的原理、架構與開發技術。全書共分6章，內容涵蓋了神經網絡理論基礎、計算芯片與開源框架、昇騰AI處理器軟硬件架構、編程理論與方法，以及典型案例等。為便於讀者學習，書中還給出了基本昇騰AI處理器的豐富的技術文檔、開發實例等線上資源。

本書可以作為普通高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也適合作為從事人工智能系統設計的科研和工程技術人員的參考用書。

目錄

第1章基礎理論00

1.1人工智能簡史00

1.2深度學習概論00

1.3神經網絡理論0

1.3.1神經元模型0

1.3.2感知機0

1.3.3多層感知機0

1.3.4卷積神經網絡0

1.3.5應用示例0

第2章行業背景0

2.1神經網絡芯片現狀0

2.1.1CPU0

2.1.2GPU0

2.1.3TPU0

2.1.4FPGA0

2.1.5昇騰AI處理器0

2.2神經網絡芯片加速理論0

2.2.1GPU加速理論0

2.2.2TPU加速理論0

2.3深度學習框架0

2.3.1MindSpore0

2.3.2Caffe0

2.3.3TensorFlow0

2.3.4PyTorch0

2.4深度學習編譯框架——TVM0

第3章硬件架構0

3.1昇騰AI處理器總覽0

3.2達芬奇架構0

3.2.1計算單元0

3.2.2存儲系統0

3.2.3控制單元0

3.2.4指令集設計0

3.3卷積加速原理0

3.3.1卷積加速0

3.3.2架構對比0

第4章軟件架構0

4.1昇騰AI軟件棧總覽0

4.2神經網絡軟件流

4.2.1流程編排器

4.2.2數字視覺預處理模塊

4.2.3張量加速引擎(TBE)

4.2.4運行管理器

4.2.5任務調度器

4.2.6框架管理器

4.2.7神經網絡軟件流應用

4.3開發工具鏈

4.3.1功能簡介

4.3.2功能框架

4.3.3工具功能

第5章編程方法

5.1深度學習開發基礎

5.1.1深度學習編程理論

5.1.2深度學習推理優化原理

5.1.3深度學習推理引擎

5.2昇騰AI軟件棧中的技術

5.2.1模型生成階段

5.2.2應用編譯與部署階段

5.3自定義算子開發

5.3.1開發步驟

5.3.2AI CPU算子開發

5.3.3AI Core算子開發

5.4自定義應用開發

第6章實戰案例

6.1評價標準

6.1.1精度

6.1.2交並比

6.1.3均值平均精度

6.1.4吞吐量和時延

6.1.5能效比

6.2圖像識別

6.2.1數據集：ImageNet

6.2.2算法：ResNet

6.2.3模型遷移實踐

6.3目標檢測

6.3.1數據集：COCO

6.3.2算法：YoloV3

6.3.3自定義算子實踐

附錄A縮略詞列表

附錄BAscend開發者社區及資料下載

附錄C智能開發平台ModelArts簡介