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本書對深度神經網絡(DNN)高效處理的關鍵原理和技術進行了結構化的系統介紹。DNN當前廣泛用於許多人工智能(AI)應用程序,包括計算機視覺,語音識別和機器人技術。儘管DNN在許多AI任務上都提供了最先進的準確性,但它卻通常會付出非常高昂的計算代價。因此,在不犧牲準確性或增加硬件成本的情況下,能夠有效處理深度神經網絡以改善關鍵指標(例如能效,吞吐量和延遲)的技術對於在AI系統中廣泛部署DNN至關重要。
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本書包括DNN處理的背景知識;設計DNN加速器的硬件體系結構方法的描述和分類方法;評估和比較不同設計的關鍵指標;DNN處理的特性適合硬件/算法的協同設計,以提高能源效率和吞吐量;以及應用新技術的機會。讀者將發現該領域的結構化介紹,以及當代作品中關鍵概念的形式化和組織化,這些見解可以激發新思想。
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