人工智能的迅猛发展正在重塑整个信息技术生态，而AI芯片正是支撑这一变革的算力核心。从数据中心到边缘终端，从大模型推理到低功耗感知，AI计算对高吞吐、低延迟、强能效提出了新需求。传统通用处理器难以适配深度神经网络等非均匀负载模型，计算体系结构亟需演进。在此背景下，AI芯片的设计不仅是硬件技术的突破，更代表着从冯诺依曼架构到神经形态计算的范式革命。本书紧扣;AI驱动型计算架构这一主线，围绕;结构行为系统三层设计逻辑展开，从基本电路单元到主流AI芯片架构、从Verilog建模到芯片设计流程，致力于培养读者对AI芯片的工程实现能力与体系级设计思维。全书共8章：第1章为AI芯片概述，介绍AI芯片的基本定义、发展历程及其在现代计算格局中的角色；第2章为数字逻辑设计基础，系统讲解组合与时序逻辑、状态机建模、卡诺图优化等，为后续AI芯片的硬件实现奠定坚实的数字逻辑基础；第3章为微架构基础，系统阐述指令集、流水线、多核设计与内存体系，构建从功能到性能的硬件控制思维；第4章为AI芯片架构，对GPU、TPU、NPU等主流AI加速器的计算模式与结构特点进行解析；第5章为硬件描述语言，讲解Verilog HDL、VHDL、SystemVerilog等建模方法，培养面向ASIC/FPGA实现的综合设计能力；第6章为芯片设计流程，介绍从RTL到布局布线的全流程，并结合主流EDA工具链演示数字芯片实现的关键技术节点；第7章为AI芯片设计案例研究，重点剖析NVIDIA GPU、Google TPU架构，以及边缘计算场景下的专用AI加速器设计范式，通过解构实际芯片设计方案，全面提升读者的异构计算架构评估与优化设计能力；第8章为AI芯片设计的未来发展与挑战，深度解析类脑计算架构、动态可重构硬件、存算一体技术等后摩尔时代创新方向，培养读者面向下一代智能计算系统的前瞻设计思维与跨学科研究能力。本书强调理论与实践结合及应用导向：在Verilog建模与RTL设计部分，配有完整模块化代码示例与工程实践任务；在案例研究部分，基于真实AI芯片结构展开架构解析与设计复现；同时，每章结尾设置思考题，鼓励读者在理论与工程之间实现设计实战，形成体系认知，培养创新能力。本书适合作为集成电路设计、微架构、嵌入式AI、AI芯片设计等课程的参考用书，也可供AI芯片研发相关的技术人员阅读学习。希望本书能为读者建立;技术骨架，点燃深入理解芯片世界、探索智能算力未来的热情。

著者

本书立足后摩尔时代计算需求，围绕;AI_硬件协同设计核心理念，深入讲解数字逻辑、微架构设计、GPU/TPU/NPU等典型AI芯片架构、硬件描述语言及芯片设计全流程，通过理论解析、产业级代码示例和EDA工具实践相结合的方式，帮助读者建立从算法到芯片的跨学科视角，掌握AI芯片设计的核心方法论。本书适合AI芯片研发人员阅读学习，也可供高校智能计算与集成电路相关专业的学生参考。

无

第1章 AI芯片概述 0011.1 AI芯片的定义与重要性 0021.2 AI芯片的发展历史 0081.3 传统计算与AI计算的区别 015思考题 021参考文献 022

第2章 数字逻辑设计基础 0232.1 数字逻辑的基本概念 0242.2 组合逻辑电路 0332.3 时序逻辑电路 0482.4 常用逻辑单元设计 058思考题 064参考文献 064

第3章 微架构基础 0663.1 指令集架构 0673.2 流水线设计 0743.3 并行计算与多核设计 0803.4 存储层次结构 090思考题 101参考文献 101

第4章 AI芯片架构 1024.1 通用处理器与专用AI加速器 1034.2 GPU架构 1114.3 TPU架构 1204.4 神经网络处理单元（NPU） 126思考题 133参考文献 134

第5章 硬件描述语言 1355.1 Verilog HDL简介 1365.2 VHDL简介 1445.3 SystemVerilog与高级设计 1585.4 HDL设计中的仿真与验证 172思考题 175参考文献 175

第6章 芯片设计流程 1766.1 RTL设计概述 1776.2 EDA工具介绍 1866.3 电路布局与布线 1906.4 设计验证与测试 197思考题 205参考文献 206

第7章 AI芯片设计案例研究 2077.1 NVIDIA GPU案例研究 2087.2 Google TPU案例研究 2177.3 特定任务AI芯片的设计实例 224思考题 233参考文献 234

第8章 AI芯片设计的未来发展与挑战 2358.1 AI芯片设计的未来趋势 2368.2 AI芯片设计中的挑战与解决方案 2428.3 新兴技术对AI芯片设计的影响 249思考题 253参考文献 253