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基于FPGA的人工智能芯片的设计原理、流程和方法 版权信息
- ISBN:9787507765762
- 条形码:9787507765762 ; 978-7-5077-6576-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
基于FPGA的人工智能芯片的设计原理、流程和方法 本书特色
在基于FPGA的深度学习探索中,本书设计和实现了一种能够编程的半定制集成电路芯片的加速器。
基于FPGA的人工智能芯片的设计原理、流程和方法 内容简介
本书从深度学习与人工智能芯片的研究现状出发,以作者自主设计的TGU深度学习加速器及其配套软件栈为实例,系统性地论述基于FPGA器件的人工智能芯片的设计原理、流程和方法。全书共分10章,分别从深度学习与FPGA基础、深度学习加速器设计流程、模型设计、训练与量化、架构设计、Verilog实现、SpinaHDL实现、仿真与验证、编译器与工具链等十部分组成。本书适合人工智能、计算机科学相关领域的研究和开发人员阅读。
基于FPGA的人工智能芯片的设计原理、流程和方法 目录
目录
1、 绪论
2、 深度学习与FPGA基础
3、 深度学习加速器设计流程
4、 模型设计、训练与量化
5、 架构设计
6、 Verilog实现
7、 SpinaHDL实现
8、 仿真与验证
9、 编译器与工具链
10、总结与展望
展开全部
基于FPGA的人工智能芯片的设计原理、流程和方法 作者简介
宋庆增,男,1980年12月1日出生于河北省保定市,民盟社员。博士研究生毕业,副教授,硕士生导师, 现为天津工业大学计算机科学与技术学院副教授。天津市高校“中青年骨干创新人才培养计划”人选。
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