本书是华为公司官方出品！华为轮值董事长徐直军、中国工程院院士高文、中国科学院院士毛军发作序！揭达芬奇架构AI处理器的神秘面纱、掌握强大算力的使用方法！昇腾Ascend AI处理器是业界领先的人工智能运算芯片，可以应用于未来的各类人工智能场景。本书由上海交大梁晓峣教授执笔，华为公司一线技术支持，并提供了大量可以运行的算例。本书可以作为广大AI工程师的参考用书，也可以作为高等学校人工智能、计算机等专业“微处理器/微控制器/人工智能芯片”等相关课程教材。
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6.2
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作者简介
内容简介
序一 昇腾加速普惠AI
序二
序三
前言
目录
第1章 基础理论
1.1 人工智能简史
1.2 深度学习概论
1.3 神经网络理论
1.3.1 神经元模型
1.3.2 感知机
1.3.3 多层感知机
1.3.4 卷积神经网络
1.3.5 应用示例
第2章 行业背景
2.1 神经网络芯片现状
2.1.1 CPU
2.1.2 GPU
2.1.3 TPU
2.1.4 FPGA
2.1.5 昇腾AI处理器
2.2 神经网络芯片加速理论
2.2.1 GPU加速理论
2.2.2 TPU加速理论
2.3 深度学习框架
2.3.1 MindSpore
2.3.2 Caffe
2.3.3 TensorFlow
2.3.4 PyTorch
2.4 深度学习编译框架———TVM
第3章 硬件架构
3.1 昇腾AI处理器总览
3.2 达芬奇架构
3.2.1 计算单元
3.2.2 存储系统
3.2.3 控制单元
3.2.4 指令集设计
3.3 卷积加速原理
3.3.1 卷积加速
3.3.2 架构对比
第4章 软件架构
4.1 昇腾AI软件栈总览
4.2 神经网络软件流
4.2.1 流程编排器
4.2.2 数字视觉预处理模块
4.2.3 张量加速引擎（TBE）
4.2.4 运行管理器
4.2.5 任务调度器
4.2.6 框架管理器
4.2.7 神经网络软件流应用
4.3 开发工具链
4.3.1 功能简介
4.3.2 功能框架
4.3.3 工具功能
第5章 编程方法
5.1 深度学习开发基础
5.1.1 深度学习编程理论
5.1.2 深度学习推理优化原理
5.1.3 深度学习推理引擎
5.2 昇腾AI软件栈中的技术
5.2.1 模型生成阶段
5.2.2 应用编译与部署阶段
5.3 自定义算子开发
5.3.1 开发步骤
5.3.2 AI CPU算子开发
5.3.3 AI Core算子开发
5.4 自定义应用开发
第6章 实战案例
6.1 评价标准
6.1.1 精度
6.1.2 交并比
6.1.3 均值平均精度
6.1.4 吞吐量和时延
6.1.5 能效比
6.2 图像识别
6.2.1 数据集：ImageNet
6.2.2 算法：ResNet
6.2.3 模型迁移实践
6.3 目标检测
6.3.1 数据集：COCO
6.3.2 算法：YoloV3
6.3.3 自定义算子实践
附录A 缩略词列表
附录B 开发者社区及资料下载
附录C 智能开发平台ModelArts简介
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