智能计算系统实验教程
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作者李玲,郭崎,陈云霁 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111688440
出版时间2021-08
装帧平装
开本16开
定价79元
货号31239179
上书时间2024-11-17
商品详情
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作者简介
李玲，中国科学院软件研究所研究员，博士生导师，CCF高级会员。研究方向为智能计算及视频处理。在相关领域出版了1本专著，发表了20余篇CCF A类期刊和会议论文。获得了CCF A类会议MICRO'14的最佳论文奖（该奖项50年来唯一一次由美国以外国家的作者获得）、中国科学院杰出科技成就奖等奖励。作为负责人主持过多项国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题、中国科学院先导C类专项课题等。
郭崎，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师。长期从事智能计算系统相关研究。在ISCA、MICRO、HPCA、IJCAI等国际会议及ACM/IEEE汇刊上发表了多篇学术论文。拥有多项发明专利，其专利曾入选国家知识产权局“百件优秀中国专利”。先后入选中国科协首届“青年人才托举工程”、中科院青年创新促进会、国家“万人计划”青年拔尖人才。
陈云霁，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师。现为中国科学院计算技术研究所副所长，中华全国青年联合会常务委员，中国科学院大学岗位教授，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专家委员会委员。带领团队研制了国际上深度学习处理器芯片“寒武纪1号”，其研究成果已经实现规模化应用。曾获国家杰出青年科学基金、中国青年科技奖、全国创新争先奖、教育部“青年长江学者”以及“中国青年五四奖章”等，并被《MIT科技评论》评为全球35位杰出青年创新者（2015年度）。
目录
丛书序言<br/>前言<br/>第1章 绪论 1<br/>1.1 智能计算系统简介 2<br/>1.2 实验设计 4<br/>1.3 实验平台 8<br/>1.3.1 硬件平台 8<br/>1.3.2 软件环境 9<br/>1.4 游戏实验系统 10<br/>第2章 神经网络设计实验 12<br/>2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类 12<br/>2.1.1 实验目的 12<br/>2.1.2 背景介绍 13<br/>2.1.3 实验环境 17<br/>2.1.4 实验内容 18<br/>2.1.5 实验步骤 19<br/>2.1.6 实验评估 29<br/>2.1.7 实验思考 29<br/>2.2 基于DLP平台实现手写数字分类 29<br/>2.2.1 实验目的 29<br/>2.2.2 背景介绍 30<br/>2.2.3 实验环境 34<br/>2.2.4 实验内容 34<br/>2.2.5 实验步骤 35<br/>2.2.6 实验评估 40<br/>2.2.7 实验思考 40<br/>第3章 深度学习应用实验 41<br/>3.1 基于VGG19实现图像分类 41<br/>3.1.1 实验目的 41<br/>3.1.2 背景介绍 42<br/>3.1.3 实验环境 45<br/>3.1.4 实验内容 46<br/>3.1.5 实验步骤 46<br/>3.1.6 实验评估 53<br/>3.1.7 实验思考 54<br/>3.2 基于DLP平台实现图像分类 54<br/>3.2.1 实验目的 54<br/>3.2.2 实验环境 55<br/>3.2.3 实验内容 55<br/>3.2.4 实验步骤 55<br/>3.2.5 实验评估 60<br/>3.2.6 实验思考 60<br/>3.3 非实时图像风格迁移 61<br/>3.3.1 实验目的 61<br/>3.3.2 背景介绍 61<br/>3.3.3 实验环境 64<br/>3.3.4 实验内容 64<br/>3.3.5 实验步骤 65<br/>3.3.6 实验评估 74<br/>3.3.7 实验思考 76<br/>3.3.8 延伸拓展 77<br/>第4章 编程框架实验 79<br/>4.1 基于TensorFlow实现图像分类 79<br/>4.1.1 实验目的 79<br/>4.1.2 背景介绍 80<br/>4.1.3 实验环境 84<br/>4.1.4 实验内容 85<br/>4.1.5 实验步骤 85<br/>4.1.6 实验评估 90<br/>4.1.7 实验思考 91<br/>4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断 91<br/>4.2.1 实验目的 91<br/>4.2.2 背景介绍 91<br/>4.2.3 实验环境 96<br/>4.2.4 实验内容 96<br/>4.2.5 实验步骤 96<br/>4.2.6 实验评估 102<br/>4.2.7 实验思考 102<br/>4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练 102<br/>4.3.1 实验目的 102<br/>4.3.2 背景介绍 102<br/>4.3.3 实验环境 104<br/>4.3.4 实验内容 105<br/>4.3.5 实验步骤 105<br/>4.3.6 实验评估 116<br/>4.3.7 实验思考 116<br/>4.4 自定义TensorFlow CPU算子 116<br/>4.4.1 实验目的 116<br/>4.4.2 背景介绍 117<br/>4.4.3 实验环境 118<br/>4.4.4 实验内容 118<br/>4.4.5 实验步骤 119<br/>4.4.6 实验评估 131<br/>4.4.7 实验思考 131<br/>第5章 智能编程语言实验 132<br/>5.1 智能编程语言算子开发与集成实验（BCL开发实验） 132<br/>5.1.1 实验目的 132<br/>5.1.2 背景介绍 132<br/>5.1.3 实验环境 138<br/>5.1.4 实验内容 138<br/>5.1.5 实验步骤 139<br/>5.1.6 实验评估 156<br/>5.1.7 实验思考 157<br/>5.2 智能编程语言性能优化实验 157<br/>5.2.1 实验目的 157<br/>5.2.2 背景介绍 157<br/>5.2.3 实验环境 159<br/>5.2.4 实验内容 159<br/>5.2.5 实验步骤 160<br/>5.2.6 实验评估 173<br/>5.2.7 实验思考 173<br/>5.3 智能编程语言算子开发实验（BPL开发实验） 173<br/>5.3.1 实验目的 173<br/>5.3.2 背景介绍 174<br/>5.3.3 实验环境 178<br/>5.3.4 实验内容 179<br/>5.3.5 实验步骤 180<br/>5.3.6 实验评估 182<br/>5.3.7 实验思考 182<br/>*第6章 深度学习处理器运算器设计实验 183<br/>6.1 实验目的 183<br/>6.2 背景介绍 184<br/>6.2.1 卷积层算法特征 184<br/>6.2.2 面向卷积运算的DLP架构 185<br/>6.2.3 DLP上矩阵及卷积处理过程 186<br/>6.3 实验环境 189<br/>6.3.1 工具安装 190<br/>6.3.2 代码文件组织 190<br/>6.4 实验内容 191<br/>6.5 实验步骤 192<br/>6.5.1 串行内积运算器 192<br/>6.5.2 并行内积运算器 194<br/>6.5.3 矩阵运算子单元 198<br/>6.5.4 编译调试 201<br/>6.6 实验评估 204<br/>6.7 实验思考 204<br/>第7章 综合实验 205<br/>7.1 基于YOLOv3实现目标检测 205<br/>7.1.1 实验目的 205<br/>7.1.2 背景介绍 206<br/>7.1.3 实验环境 209<br/>7.1.4 实验内容 210<br/>7.1.5 实验步骤 211<br/>7.1.6 实验评估 238<br/>7.1.7 实验思考 238<br/>7.2 基于EAST实现文本检测 239<br/>7.2.1 实验目的 239<br/>7.2.2 背景介绍 239<br/>7.2.3 实验环境 242<br/>7.2.4 实验内容 242<br/>7.2.5 实验步骤 243<br/>7.2.6 实验评估 260<br/>7.2.7 实验思考 261<br/>7.3 基于BERT实现自然语言处理 261<br/>7.3.1 实验目的 261<br/>7.3.2 背景介绍 261<br/>7.3.3 实验环境 267<br/>7.3.4 实验内容 267<br/>7.3.5 实验步骤 269<br/>7.3.6 实验评估 302<br/>7.3.7 实验思考 303<br/>附录A DLP软件环境介绍 304<br/>参考文献 315<br/>后记 318
内容摘要
本书是《智能计算系统》教材的配套实验教程，全书基于智能计算系统各章节的重点或难点，结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。实验设计与理论章节一对一匹配，结合知识树的构建，帮助高校教师和学生轻松上手实验，切实强化动手能力，让学生真正掌握智能计算系统的部署与优化。
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