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• 010 __ |a 978-7-111-75595-1 |d CNY169.00

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 智能计算系统 |A zhi neng ji suan xi tong |d = AI computing systems |e 从深度学习到大模型 |f 陈云霁 ... [等] 编著 |z eng

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a xxiii, 567页 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 225 2_ |a 中国科学院大学研究生教材系列 |A zhong guo ke xue yuan da xue yan jiu sheng jiao cai xi lie

• 225 2_ |a 计算机类专业系统能力培养系列教材 |A ji suan ji lei zhuan ye xi tong neng li pei yang xi lie jiao cai

• 304 __ |a 题名页题: 陈云霁, 李玲, 赵永威, 李威, 郭崎等编著

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第544-565页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 中国科学院大学研究生教材系列

• 410 _0 |1 2001 |a 计算机类专业系统能力培养系列教材

• 510 1_ |a AI computing systems |z eng

• 517 1_ |a 从深度学习到大模型 |A cong shen du xue xi dao da mo xing

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 计算 |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP183 |v 5

• 701 _0 |a 陈云霁 |A chen yun ji |4 编著

• 701 _0 |a 李玲 |A li ling |4 编著

• 701 _0 |a 赵永威 |A zhao yong wei |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20241104

• 905 __ |a LJUZC |d TP183/59=2

• 920 __ |a 222016 |z 1