智能计算系统：从深度学习到大模型

作者简介

推荐阅读

后记

参考文献

习题

9.5 本章小结

9.4 大模型基础硬件

9.3 大模型系统软件

9.2 大模型驱动范例：BLOOM

9.1 大模型算法分析

第9章 大模型计算系统

习题

8.9 本章小结

8.8 智能编程语言的应用

8.7 智能应用性能调优

8.6 智能应用功能调试

8.5 智能应用编程接口

8.4 智能编程语言基础

8.3 智能编程模型

8.2 智能计算系统抽象架构

8.1 为什么需要智能编程语言

第8章 智能编程语言

习题

7.5 本章小结

*7.4 设计优化

7.3 通信

7.2 存储

7.1 计算

第7章 深度学习处理器架构

习题

6.5 本章小结

6.4 大规模深度学习处理器

6.3 深度学习处理器

6.2 向量处理器

6.1 通用处理器

第6章 面向深度学习的处理器原理

习题

5.6 本章小结

*5.5 分布式训练

*5.4 深度学习编译

5.3 计算图执行

5.2 计算图构建

5.1 编程框架设计

第5章 编程框架原理

习题

4.7 本章小结

4.6 驱动范例

4.5 基于PyTorch的模型训练实现

4.4 基于PyTorch的模型推理实现

4.3 PyTorch编程模型及基本用法

4.2 PyTorch概述

4.1 编程框架概述

第4章 编程框架使用

习题

3.7 本章小结

3.6 驱动范例

3.5 神经网络量化

3.4 神经网络的优化

3.3 大模型

3.2 适合文本/语音处理的循环神经网络

3.1 适合图像处理的卷积神经网络

第3章 深度学习应用

习题

2.7 本章小结

2.6 交叉验证

2.5 过拟合与正则化

2.4 神经网络的设计基础

2.3 神经网络的训练方法

2.2 神经网络

2.1 机器学习

第2章 深度学习基础

习题

1.4 本章小结

1.3 驱动范例

1.2 智能计算系统

1.1 人工智能

第1章 概述

第1版前言

第2版前言

序言二

序言一

丛书序言

编委会名单

作者简介

版权信息

封面

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丛书序言

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第1章 概述

1.1 人工智能

1.2 智能计算系统

1.3 驱动范例

1.4 本章小结

习题

第2章 深度学习基础

2.1 机器学习

2.2 神经网络

2.3 神经网络的训练方法

2.4 神经网络的设计基础

2.5 过拟合与正则化

2.6 交叉验证

2.7 本章小结

习题

第3章 深度学习应用

3.1 适合图像处理的卷积神经网络

3.2 适合文本/语音处理的循环神经网络

3.3 大模型

3.4 神经网络的优化

3.5 神经网络量化

3.6 驱动范例

3.7 本章小结

习题

第4章 编程框架使用

4.1 编程框架概述

4.2 PyTorch概述

4.3 PyTorch编程模型及基本用法

4.4 基于PyTorch的模型推理实现

4.5 基于PyTorch的模型训练实现

4.6 驱动范例

4.7 本章小结

习题

第5章 编程框架原理

5.1 编程框架设计

5.2 计算图构建

5.3 计算图执行

*5.4 深度学习编译

*5.5 分布式训练

5.6 本章小结

习题

第6章 面向深度学习的处理器原理

6.1 通用处理器

6.2 向量处理器

6.3 深度学习处理器

6.4 大规模深度学习处理器

6.5 本章小结

习题

第7章 深度学习处理器架构

7.1 计算

7.2 存储

7.3 通信

*7.4 设计优化

7.5 本章小结

习题

第8章 智能编程语言

8.1 为什么需要智能编程语言

8.2 智能计算系统抽象架构

8.3 智能编程模型

8.4 智能编程语言基础

8.5 智能应用编程接口

8.6 智能应用功能调试

8.7 智能应用性能调优

8.8 智能编程语言的应用

8.9 本章小结

习题

第9章 大模型计算系统

9.1 大模型算法分析

9.2 大模型驱动范例：BLOOM

9.3 大模型系统软件

9.4 大模型基础硬件

9.5 本章小结

习题

参考文献

后记

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