Návrh hardwaru umělé inteligence: Výzvy a řešení

Původní název:

Artificial Intelligence Hardware Design: Challenges and Solutions

Obsah knihy:

Naučte se základní a pokročilá témata návrhu neuronových procesorových jednotek s příklady z reálného světa od předních odborníků v oboru

In Artificial Intelligence Hardware Design: Albert Liu a Oscar Ming Kin Law přinášejí důkladné a praktické pojednání o návrhových aplikacích konkrétních obvodů a systémů pro urychlení zpracování neuronových sítí. Kniha začíná pojednáním a vysvětlením neuronových sítí a historie jejich vývoje, pokračuje popisem paralelních architektur, proudových grafů pro masivní paralelní výpočty a optimalizací konvoluce.

Autoři nabízejí čtenářům názornou ukázku výpočtů v paměti prostřednictvím Neurocube Georgijské techniky a Stanfordského akcelerátoru Tetrisu využívajícího hybridní paměťovou kostku, jakož i architektury blízké paměti prostřednictvím vestavěné paměti eDRAM Ústavu výpočetní techniky, Čínské akademie věd a dalších institucí.

Čtenáři zde najdou také diskusi o technikách 3D neuronového zpracování pro podporu vícevrstvých neuronových sítí, jakož i informace jako:

⬤ Důkladný úvod do problematiky neuronových sítí a historie jejich vývoje, jakož i modelů konvolučních neuronových sítí (CNN).

⬤ Zkoumání různých paralelních architektur, včetně CPU Intel, GPU Nvidia, Google TPU a Microsoft NPU, s důrazem na integraci hardwaru a softwaru pro zvýšení výkonu.

⬤ Diskuse o streamování grafů pro masivní paralelní výpočty s Blaize GSP a Graphcore IPU.

⬤ Zkoumání způsobů optimalizace konvoluce s akcelerátorem UCLA Deep Convolutional Neural Network s dekompozicí filtrů.

Kniha Artificial Intelligence Hardware Design je ideální pro hardwarové i softwarové inženýry a vývojáře firmwaru a je nepostradatelným zdrojem informací pro všechny, kdo pracují s neuronovými procesorovými jednotkami, ať už v hardwarové nebo softwarové oblasti.