机器学习及其硬件实现
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作者(日)高野茂之(Shigeyuki Takano)著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111739500
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号14671311
上书时间2024-12-26
商品详情
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目录
CONTENTS<br />目 录<br /><br />译者序<br />前言<br />第1章 简介1<br />1.1 机器学习的曙光1<br />1.1.1 “Jeopardy!”中的IBM Watson<br />挑战1<br />1.1.2 ImageNet挑战2<br />1.1.3 谷歌AlphaGo挑战职业<br />围棋选手2<br />1.2 机器学习及其应用3<br />1.2.1 定义3<br />1.2.2 应用3<br />1.3 学习及其性能指标4<br />1.3.1 学习前的准备5<br />1.3.2 学习方法7<br />1.3.3 性能指标和验证8<br />1.4 例子11<br />1.4.1 工业4.011<br />1.4.2 交易（区块链）12<br />1.5 机器学习的总结15<br />1.5.1 与人工智能的区别15<br />1.5.2 炒作周期15<br />第2章 传统的微架构16<br />2.1 微处理器16<br />2.1.1 处理器核心的微架构16<br />2.1.2 微处理器的编程模型17<br />2.1.3 微处理器的复杂性18<br />2.1.4 超标量处理器的优点和<br />缺点20<br />2.1.5 寄存器文件的规模20<br />2.1.6 分支预测及其惩罚20<br />2.2 多核处理器21<br />2.2.1 众核的概念21<br />2.2.2 编程模型21<br />2.3 数字信号处理器22<br />2.3.1 DSP的概念22<br />2.3.2 DSP微架构23<br />2.4 图形处理单元24<br />2.4.1 GPU的概念24<br />2.4.2 GPU微架构24<br />2.4.3 GPU上的编程模型26<br />2.4.4 将GPU应用于计算系统26<br />2.5 现场可编程门阵列27<br />2.5.1 FPGA的概念27<br />2.5.2 FPGA微架构27<br />2.5.3 FPGA设计流程28<br />2.5.4 将FGPA应用于计算系统29<br />2.6 特定领域架构的前景30<br />2.6.1 过去的计算机行业30<br />2.6.2 机器学习硬件的历史31<br />2.6.3 重新审视机器学习硬件32<br />2.7 执行性能的衡量指标34<br />2.7.1 延迟和吞吐量34<br />2.7.2 每秒的操作数35<br />2.7.3 能耗和功耗36<br />2.7.4 能效37<br />2.7.5 利用情况39<br />2.7.6 数据重用40<br />2.7.7 面积41<br />2.7.8 成本41<br />第3章 机器学习及其实现43<br />3.1 神经元及其网络43<br />3.2 神经形态计算45<br />3.2.1 脉冲时序依赖可塑性和<br />学习45<br />3.2.2 神经形态计算硬件46<br />3.2.3 地址-事件表示48<br />3.3 神经网络49<br />3.3.1 神经网络模型50<br />3.3.2 以前和现在的神经网络52<br />3.3.3 神经网络硬件53<br />3.4 用于模拟实现的内存单元57<br />第4章 应用、ASIC和特定领域架构58<br />4.1 应用58<br />4.1.1 应用的概念58<br />4.2 应用的特征59<br />4.2.1 局部性59<br />4.2.2 死锁60<br />4.2.3 依赖性62<br />4.2.4 时间和空间操作64<br />4.3 特定应用的集成电路65<br />4.3.1 设计约束65<br />4.3.2 模块化结构和大规模生产69<br />4.3.3 牧村波动70<br />4.3.4 设计流程71<br />4.4 特定领域架构71<br />4.4.1 特定领域架构简介71<br />4.4.2 特定领域语言72<br />4.5 机器学习硬件73<br />4.6 深度学习上的推理分析和训练<br />分析74<br />4.6.1 深度学习上的推理分析74<br />4.6.2 深度学习上的训练分析76<br />第5章 机器学习模型开发79<br />5.1 开发过程79<br />5.1.1 开发周期79<br />5.1.2 交叉验证80<br />5.1.3 软件栈81<br />5.2 编译器82<br />5.2.1 ONNX82<br />5.2.2 NNVM83<br />5.2.3 TensorFlow XLA83<br />5.3 代码优化83<br />5.3.1 提取数据级并行83<br />5.3.2 内存访问优化84<br />5.4 Python脚本语言和虚拟机85<br />5.4.1 Python和优化85<br />5.4.2 虚拟机86<br />5.5 计算统一设备架构87<br />第6章 性能提升方法89<br />6.1 模型压缩89<br />6.1.1 剪枝89<br />6.1.2 dropout93<br />6.1.3 dropconnect94<br />6.1.4 蒸馏94<br />6.1.5 主成分分析96<br />6.1.6 权重共享97<br />6.2 数值压缩99<br />6.2.1 量化和数值精度100<br />6.2.2 对内存占用和推理准确性<br />的影响103<br />6.2.3 切边和剪裁109<br />6.3 编码110<br />6.3.1 游程编码110<br />6.3.2 霍夫曼编码111<br />6.3.3 压缩的效果113<br />6.4 零值跳过116<br />6.4.1 零值跳过的概念116<br />6.4.2 CSR和CSC的稀疏表示116<br />6.4.3 零值跳过的用例119<br />6.5 近似121<br />6.5.1 近似的概念121<br />6.5.2 激活函数近似121<br />6.5.3 乘法器的近似123<br />6.6 优化125<br />6.6.1 模型优化125<br />6.6.2 数据流优化126<br />6.7 性能提升方法的总结128<br />第7章 硬件实现的案例研究130<br />7.1 神经形态计算130<br />7.1.1 模拟逻辑电路130<br />7.1.2 数字逻辑电路131<br />7.2 深度神经网络135<br />7.2.1 模拟逻辑电路135<br />7.2.2 DSP137<br />7.2.3 FPGA139<br />7.2.4 ASIC145<br />7.3 量子计算175<br />7.4 研究案例的总结175<br />7.4.1 神经形态计算的案例<br />研究181<br />7.4.2 深度神经网络的案例<br />研究181<br />7.4.3 神经形态计算和深度神经<br />网络硬件之间的比较182<br />第8章 硬件实现的关键183<br />8.1 市场增长预测183<br />8.1.1 IoT市场183<br />8.1.2 机器人市场184<br />8.1.3 大数据和机器学习市场184<br />8.1.4 药物研发中的人工智能<br />市场185<br />8.1.5 FPGA市场185<br />8.1.6 深度学习芯片市场185<br />8.2 设计和成本之间的权衡186<br />8.3 硬件实现策略188<br />8.3.1 策略规划的要求188<br />8.3.2 基本策略191<br />8.3.3 替代因子193<br />8.4 硬件设计要求概述193<br />第9章 结论194<br />附录A 深度学习基础195<br />A.1 等式模型195<br />A.1.1 前馈神经网络模型196<br />A.1.2 激活函数196<br />A.1.3 输出层197<br />A.1.4 学习和反向传播197<br />A.1.5 参数初始化201<br />A.2 用于深度学习的矩阵操作201<br />A.2.1 矩阵表示及其布局202<br />A.2.2 用于学习的矩阵操作<br />序列203<br />A.2.3 学习优化203<br />A.2.4 偏置-方差问题203<br />附录B 深度学习硬件建模205<br />B.1 深度学习硬件的概念205<br />B.1.1 参数空间与传播之间的<br />关系205<br />B.1.2 基本的深度学习硬件206<br />B.2 深度学习硬件上的数据流206<br />B.3 机器学习硬件架构207<br />附录C 高级神经网络模型208<br />C.1 CNN变体208<br />C.1.1 卷积架构208<br />C.1.2 卷积的后向传播210<br />C.1.3 卷积的变体213<br />C.1.4 深度卷积对抗生成<br />网络215<br />C.2 RNN变体215<br />C.2.1 RNN架构215<br />C.2.2 LSTM和GRU单元216<br />C.2.3 公路网络218<br />C.3 自编码器变体218<br />C.3.1 堆式去噪自编码器218<br />C.3.2 梯形网络219<br />C.3.3 变分自编码器220<br />C.4 残差网络221<br />C.4.1 残差网络的概念221<br />C.4.2 残差网络效应221<br />C.5 图神经网络222<br />C.5.1 图神经网络的概念222<br />附录D 国家研究、趋势和投资224<br />D.1 中国224<br />D.1.1 下一代人工智能发展<br />计划224<br />D.2 美国225<br />D.2.1 SyNAPSE计划225<br />D.2.2 UPSIDE计划225<br />D.2.3 MICrONS计划225<br />D.3 欧洲225<br />D.4 日本226<br />D.4.1 内政及通信省226<br />D.4.2 文部科学省226<br />D.4.3 日本经济贸易产业省226<br />D.4.4 内务省227<br />附录E 机器学习对社会的影响228<br />E.1 产业228<br />E.1.1 过去的产业228<br />E.1.2 下一个产业230<br />E.1.3 开源的软件和硬件230<br />E.1.4 社会企业和共享经济231<br />E.2 机器学习与我们231<br />E.2.1 机器学习可替代的领域231<br />E.2.2 产业整合232<br />E.2.3 一个简化的世界232<br />E.3 社会与个人233<br />E.3.1 将编程引入教育233<br />E.3.2 价值改变233<br />E.3.3 社会支持235<br />E.3.4 犯罪235<br />E.4 国家236<br />E.4.1 警察和检察官236<br />E.4.2 行政、立法和司法236<br />E.4.3 军事236<br />参考文献237
主编推荐
1. 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案，读者可根据需要将这些解决方案应用于合适的机器学习算法。 2. 对现有研究成果和产品进行回顾，分析不同的机器学习模型，并通过FPGA和ASIC方法解释目标机器学习模型的设计。 3. 对硬件设计的未来方向进行展望，涉及传统微处理器、GPU、FPGA和ASIC等，帮助读者了解现代研究趋势，进而实现自己的设计。
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