Книга "Artificial Intelligence Hardware Desing" Альберта Чун-Сена Лю предназначена для обучения основанным и продвинутым темам в дизайне аппаратных средств процессоров нейронной обработки с реальными примерами из ведущих голосов в этой области. Авторы книги, известные исследователи и авторы Альберт Чан Сен Лю и Оскар Минг Кин Лоу вносят строгий и практический подход к дизайну отдельных схем и систем, предназначенных для ускорения работы нейронных сетей. В книге обсуждаются параллельные архитектуры, графические вычисления для массового параллельного вычисления и оптимизация конволюции. Авторы предлагают читателям иллюстрацию вычислений во внутренней памяти через систему Neurocube от Georgia Tech и ускоритель для игр Tetris от Stanford, используя гибридную память Cube, а также близкую к видеопамяти архитектуру через встроенную eDRAM от Института вычислительных технологий, Китайской академии наук и других институтов. Читатели также узнают о 3D-методах обработки нейронной сети для поддержки многослойных нейронных систем и о том, как: Дается глубокое введение в нейронные сети и историю развития нейронных моделей, включая модели сверточных нейронных сетевых (CNNs) Изучение различных параллельных архитектур, включая процессоры Intel CPU, графические процессоры Nvidia GPU, процессоры Google TPU и Microsoft NPU с упором на интеграцию аппаратного и программного обеспечения для повышения производительности Обсуждение потоковых графов для массированного параллельного вычислений с помощью IPU Blaize и GSP. Графика от Graphcore Ознакомление с тем, как оптимизировать конвольцию с помощью UCLA Deep CNN, благодаря разделению фильтров ускорителя. Эта книга предназначена для инженеров по аппаратному и программному обеспечению и разработчиков микропрограмм и является незаменимым ресурсом для всех, кто работает с процессорами нейронного процессора в аппаратной или программной форме.
Электронная Книга «Artificial Intelligence Hardware Design» написана автором Albert Chun-Chen Liu в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119810476
Описание книги от Albert Chun-Chen Liu
ARTIFICIAL INTELLIGENCE HARDWARE DESIGN Learn foundational and advanced topics in Neural Processing Unit design with real-world examples from leading voices in the field In Artificial Intelligence Hardware Design: Challenges and Solutions , distinguished researchers and authors Drs. Albert Chun Chen Liu and Oscar Ming Kin Law deliver a rigorous and practical treatment of the design applications of specific circuits and systems for accelerating neural network processing. Beginning with a discussion and explanation of neural networks and their developmental history, the book goes on to describe parallel architectures, streaming graphs for massive parallel computation, and convolution optimization. The authors offer readers an illustration of in-memory computation through Georgia Tech’s Neurocube and Stanford’s Tetris accelerator using the Hybrid Memory Cube, as well as near-memory architecture through the embedded eDRAM of the Institute of Computing Technology, the Chinese Academy of Science, and other institutions. Readers will also find a discussion of 3D neural processing techniques to support multiple layer neural networks, as well as information like: A thorough introduction to neural networks and neural network development history, as well as Convolutional Neural Network (CNN) models Explorations of various parallel architectures, including the Intel CPU, Nvidia GPU, Google TPU, and Microsoft NPU, emphasizing hardware and software integration for performance improvement Discussions of streaming graph for massive parallel computation with the Blaize GSP and Graphcore IPU An examination of how to optimize convolution with UCLA Deep Convolutional Neural Network accelerator filter decomposition Perfect for hardware and software engineers and firmware developers, Artificial Intelligence Hardware Design is an indispensable resource for anyone working with Neural Processing Units in either a hardware or software capacity.
