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- ISBN:9787121480232
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:224
- 出版时间:2024-09-01
- 条形码:9787121480232 ; 978-7-121-48023-2
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。
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
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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。
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