智能计算系统从深度学习到大模型第2版--聚文网

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编辑推荐

·全面贯穿人工智能整个软硬件技术栈<br> ·以应用驱动，形成智能领域的系统思维<br> ·以大模型为牵引，为通用人工智能提供支撑

内容简介

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、访存、通信瓶颈，第8章介绍基于BCL语言的高性能算子开发优化实践，第9章介绍面向大模型的计算系统并以BLOOM作为驱动范例。
本书适合作为高等院校相关专业的教材，也适合人工智能领域的科研人员参考。

作者简介

陈云霁中国科学院计算技术研究所研究员、博导、智能处理器研究中心主任，中国科学院大学岗位教授，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专委会委员。他带领其团队研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”。他的研究成果已经应用在近亿台智能手机和服务器中。他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名机构跟踪引用。因此，他被Science杂志刊文评价为深度学习处理器研究的“先驱”和“引领者”。

丛书序言
序言一
序言二
第2版前言
第1版前言
第1章概述1
1.1人工智能1
1.1.1什么是人工智能1
1.1.2人工智能的主要方法1
1.1.3人工智能的发展历史5
1.2智能计算系统8
1.2.1什么是智能计算系统8
1.2.2为什么需要智能计算系统8
1.2.3智能计算系统的发展9
1.3驱动范例12
1.4本章小结13
习题14
第2章深度学习基础15
2.1机器学习15
2.1.1基本概念15
……

智能计算系统 从深度学习到大模型 第2版

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