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AI处理器硬件架构设计
《AI处理器硬件架构设计》融合了一线自研高性能处理器资深工程师多年工作经验，从人工智能处理器的架构设计出发，对比各种不同架构的人工智能处理器的优缺点，详细介绍各个组件的架构和微架构设计，循序渐进、由浅入深，图文结合。用户可根据本书的介绍，从0到1完成人工智能处理器的设计、验证工作。
目录
●推荐语
前言
第1章AI处理器概述
1.1神经网络基础
1.1.1卷积神经网络简介
1.1.2残差神经网络简介
1.1.3Transformer网络简介
1.2应用场景及其硬件需求介绍
1.2.1图像识别场景简介
1.2.2自动驾驶场景简介
1.2.3自然语言生成场景简介
1.3硬件加速平台介绍
1.3.1GPU简介
1.3.2DSA简介
第2章AI处理器指令集设计
2.1标量指令集设计
2.2向量指令集设计
2.2.1寄存器设计
……
内容介绍
本书基于当前工业界主流的设计规格，详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理，并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括：业界主流AI处理器架构及基础背景知识(第1章)；AI处理器指令集设计与硬件架构总体设计(第2、3章)；核心计算单元，即向量处理单元、矩阵处理单元、标量处理单元的微架构设计实现(第4~6章)；数据搬运单元与存储系统设计(第7、8章)；AI处理器设计实例剖析(第9章)。
本书为读者提供全部案例源代码（下载方式见封底勒口）、高清学习视频，读者可以直接扫描二维码观看。
本书可作为从事AI处理器相关研发工作的专业人员的参考书，也可用作高等院校计算机、集成电路相关专业研究生、高年级本科生的教材和参考书，还可供对AI处理器设计感兴趣的读者自学。
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