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题名/责任者:

机器学习及其硬件实现:machine learning and its hardware implementation/(日) 高野茂之著 黄智濒译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-73950-0/CNY99.00

载体形态项:

264页:图;24cm

统一题名:

Thinking machines : machine learning and its hardware implementation

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

高野茂之 著

个人次要责任者:

黄智濒 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本版由Elsevier Inc.授权机械工业出版社在中国大陆地区 (不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区) 出版发行

责任者附注:

高野茂之 (Shigeyuki Takano) 目前任职于某业界领先的高性能计算公司, 曾在某汽车公司担任工程师, 曾在三洋半导体和多玩国从事深度学习处理器和数字信号处理器的开发工作。他现在的研究兴趣是计算机体系结构, 特别是粗粒度可重构体系结构、图形处理器和编译器基础结构。黄智濒, 计算机系统结构博士, 北京邮电大学计算机学院讲师。长期从事机器学习、超大规模并行计算、GPU加速计算以及三维计算机视觉和深度学习架构方面的研究。

书目附注:

有书目 (第237-264页)

提要文摘附注:

本书主要讨论机器学习、神经形态计算和神经网络的理论及应用, 专注于机器学习加速器和硬件开发。本书从传统的微处理架构发展历程入手, 介绍在后摩尔定律和后丹纳德微缩定律下, 新型架构的发展趋势和影响执行性能的各类衡量指标。然后从应用领域、ASIC和特定领域架构三个角度展示了设计特定的硬件实现所需考虑的诸多因素。接着结合机器学习开发过程及其性能提升方法 (如模型压缩、编码、近似、优化等) 介绍硬件实现的细节。最后给出机器学习硬件实现的大量案例, 展示机器如何获得思维能力。

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