人工智能芯片设计
丛 书 名：
工业和信息化部“十四五”规划教材
作 译 者：周巍
出 版 日 期：2024-08-01
书 代 号：G0480230
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121480232
图书简介：
本书主要介绍人工智能芯片设计相关的知识，包括作为人工智能芯片设计基础的数字集成电路电路设计知识和数字集成电路系统设计知识，进而分析人工智能芯片设计面临的挑战，由此引出本书的重点：人工智能芯片的数据流设计和架构设计，包括了块浮点数设计、卷积神经网络数据量化算法、稀疏化算法、加速器系统控制策略、卷积层加速器设计、全连接层加速器设计等前沿技术。本书在帮助读者获得对人工智能芯片设计全面理解的基础上，使读者也能更好地把握人工智能芯片设计的重点和方向，为读者在此领域进一步研究和开发打下坚实的基础。 本书可作为普通高等学校电子信息类专业、人工智能专业、计算机类专业本科生的教材，也可作为从事人工智能芯片设计的工程技术人员的参考书。
-
配 套 资 源
本书资源
-
图 书 内 容
内容简介
本书主要介绍人工智能芯片设计相关的知识，包括作为人工智能芯片设计基础的数字集成电路电路设计知识和数字集成电路系统设计知识，进而分析人工智能芯片设计面临的挑战，由此引出本书的重点：人工智能芯片的数据流设计和架构设计，包括了块浮点数设计、卷积神经网络数据量化算法、稀疏化算法、加速器系统控制策略、卷积层加速器设计、全连接层加速器设计等前沿技术。本书在帮助读者获得对人工智能芯片设计全面理解的基础上，使读者也能更好地把握人工智能芯片设计的重点和方向，为读者在此领域进一步研究和开发打下坚实的基础。 本书可作为普通高等学校电子信息类专业、人工智能专业、计算机类专业本科生的教材，也可作为从事人工智能芯片设计的工程技术人员的参考书。图书详情
ISBN：9787121480232开 本：16(185*260)页 数：224字 数：332本书目录
目 录 第1章 导论 1 1.1 半导体芯片技术概论 1 1.2 集成半导体器件技术 5 1.3 工艺技术与设计规则 8 1.3.1 简介 8 1.3.2 CMOS工艺 8 1.3.3 设计规则 10 习题 13 第2章 数字集成电路设计 14 2.1 CMOS电路设计 14 2.1.1 CMOS反相器设计 14 2.1.2 CMOS组合逻辑电路设计 15 2.2 时序电路设计 17 2.2.1 概述 17 2.2.2 静态元件 20 2.2.3 动态元件 24 习题 28 第3章 数字集成电路系统设计 29 3.1 数字芯片设计策略 29 3.1.1 引言 29 3.1.2 数字芯片设计的基本策略 30 3.1.3 数字芯片设计的流程 30 3.1.4 数字芯片设计的优化技术 31 3.1.5 数字芯片设计的发展趋势 32 3.2 互连线设计 33 3.2.1 互连线设计概述 33 3.2.2 互连参数 34 3.2.3 互连线模型 37 3.2.4 SPICE模型 45 3.2.5 小结 46 3.3 系统中的时序问题 46 3.3.1 基本时序概念 46 3.3.2 时序路径 50 3.3.3 时序约束 51 3.3.4 静态时序分析 62 3.4 运算功能块设计 64 3.4.1 数据通路 64 3.4.2 运算单元 69 3.5 存储器和阵列结构 90 3.5.1 存储器简介 90 3.5.2 SRAM 92 3.5.3 行电路 101 3.5.4 列电路 105 第4章 人工智能与深度学习 110 4.1 人工智能 110 4.2 深度学习 112 4.3 卷积神经网络 113 4.3.1 卷积神经网络的算法特征 113 4.3.2 卷积神经网络的层级结构 116 4.3.3 卷积神经网络加速运算 117 第5章 人工智能芯片简介 124 5.1 人工智能芯片的定义 124 5.2 人工智能芯片的发展历史 124 5.3 人工智能芯片的分类 125 5.3.1 基于应用领域的分类 125 5.3.2 基于计算架构的分类 125 5.4 人工智能芯片的应用 127 5.4.1 人工智能芯片在计算机视觉领域的应用 127 5.4.2 人工智能芯片在自然语言处理领域的应用 129 5.4.3 人工智能芯片在语音识别领域的应用 130 5.4.4 人工智能芯片在嵌入式系统领域的应用 130 5.4.5 人工智能芯片在医疗健康领域的应用 131 5.5 总结 132 5.5.1 人工智能芯片的发展和应用前景 132 5.5.2 发展人工智能芯片的挑战和机遇 132 第6章 人工智能芯片数据流设计 134 6.1 卷积神经网络模型分析 134 6.2 块浮点数设计 137 6.2.1 浮点数量化分析 137 6.2.2 块浮点数结构设计 138 6.2.3 无偏差溢出数据处理 140 6.3 卷积神经网络数据量化算法 141 6.3.1 轻量级块划分模式 141 6.3.2 低位块浮点数设计 144 6.3.3 面向硬件加速器的块浮点数据流结构 145 6.3.4 四阶误差分析模型 147 6.4 卷积神经网络稀疏化算法 149 6.4.1 卷积层稀疏化算法 150 6.4.2 全连接层稀疏化算法 153 6.4.3 卷积神经网络整体稀疏化算法 156 6.5 基于Low-Rank特性的加速算法 158 6.5.1 卷积神经网络的Low-Rank特性 158 6.5.2 基于Low-Rank的卷积层加速方案 162 6.5.3 基于奇异值分解的全连接层加速方案 165 6.5.4 总体加速方案 166 6.5.5 实验结果与分析 168 习题 173 第7章 人工智能芯片架构设计 175 7.1 卷积神经网络加速器整体设计 175 7.1.1 加速器设计分析 175 7.1.2 加速器系统架构 179 7.1.3 硬件架构运行机理 181 7.2 加速器系统控制策略 182 7.2.1 基于循环分块的卷积运算策略 182 7.2.2 存算并行与流水控制 184 7.3 卷积层加速器设计 186 7.3.1 卷积加速器整体设计 186 7.3.2 混合计算分析 187 7.3.3 混合算术卷积引擎设计 188 7.3.4 片上存储系统设计 190 7.3.5 稀疏化卷积计算调度系统 192 7.4 全连接层加速器设计 194 7.4.1 全连接层存储方案 194 7.4.2 计算单元设计 195 7.5 存储管理单元 195 7.5.1 存储管理单元的重要性 196 7.5.2 存储管理单元架构设计 197 7.5.3 系统带宽需求分析 205 7.5.4 缓存设计和其他模块的协调工作 206 7.5.5 缓存设计比较 207 习题 209 附录A 211 参考文献 212展开前 言
集成电路技术作为当今科技发展与进步的重要基石，已经成为国家重要的战略性基础技术，也是目前我国相关科技产业发展的必要技术。同时，当今世界的科技革命和产业变革进一步深入，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破，催生一批颠覆性的技术，这将改变我们的生活。党的二十大报告指出：“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”在新工科背景下，人工智能、集成电路领域的跨学科融合发展与复合型人才的培养有重要意义。信息类专业的本科生掌握人工智能芯片设计的知识，对其主动适应新技术、新产业、新经济发展具有重要意义。 人工智能芯片设计技术涉及多领域、多学科，从基础器件到基本电路结构再到系统集成，涉及固体物理、电路理论、计算机科学等多个专业领域。尤其集成电路发展到当今的人工智能芯片阶段，其涉及的学科专业较多。本书按照半导体集成电路和人工智能芯片的发展脉络，从集成电路的器件结构、工艺实现、基础逻辑、电路构成、微互连技术、时序设计、系统芯片一直到当今的人工智能芯片的发展全貌进行整理撰写，同时对现代人工智能芯片的基本概念、模型算法基础、硬件构架等进行了较为系统全面的介绍，让读者对人工智能芯片有全面的了解。 本书第1章为导论，第2章为数字集成电路设计，第3章为数字集成电路系统设计，第4章为人工智能与深度学习，第5章为人工智能芯片简介，第6章为人工智能芯片数据流设计，第7章为人工智能芯片架构设计。 本书是工业和信息化部“十四五”规划教材，建立了“校-院（所）-企”协同教材编写团队，由西北工业大学和北京微电子技术研究所的专家共同完成编写，其中西北工业大学的周巍编写了前言、第5章、第6章、第7章，北京微电子技术研究所的陈雷编写了第1章、第2章、第3章，西北工业大学的张冠文编写了第4章，周巍完成了本书的统稿工作。此外，本书的编写得到了西北工业大学电子信息学院和北京微电子技术研究所的支持与指导，在此深表感谢。 由于编者水平有限，书中难免有不妥之处，敬请读者指正。 编 者 2023年12月 ?展开作者简介
周巍，西北工业大学教授。主持多项国家级项目和省部级项目，出版多本教材和专著，著作方向：电子信息、人工智能等。 -
样 章 试 读
-
图 书 评 价 我要评论
