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题名/责任者:

智能计算系统:从深度学习到大模型/陈云霁 ... [等] 编著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75595-1/CNY169.00

载体形态项:

xxiii, 567页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

AI computing systems

其它题名:

从深度学习到大模型

丛编项:

中国科学院大学研究生教材系列

丛编项:

计算机类专业系统能力培养系列教材

个人责任者:

陈云霁 编著

个人责任者:

李玲 编著

个人责任者:

赵永威 编著

学科主题:

人工智能-计算-高等学校-教材

中图法分类号:

TP183

题名责任附注:

题名页题: 陈云霁, 李玲, 赵永威, 李威, 郭崎等编著

责任者附注:

陈云霁, 中国科学院计算技术研究所副所长、研究员、博导, 处理器芯片全国重点实验室主任, 中国科学院大学岗位教授, 中国计算机学会体系结构专委会主任。李玲, 中国科学院软件研究所研究员、博导, CCF高级会员, IEEE Senior Member。研究方向为智能计算。赵永威, 中国科学院计算技术研究所副研究员。研究方向为智能处理器体系结构。

书目附注:

有书目 (第544-565页)

提要文摘附注:

本书以“图像风格迁移”应用为例, 介绍智能计算系统的软硬件技术栈。全书第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。

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