Conception de matériel d'intelligence artificielle : Défis et solutions

Titre original :

Artificial Intelligence Hardware Design: Challenges and Solutions

Contenu du livre :

Apprendre les sujets fondamentaux et avancés de la conception d'unités de traitement neuronales avec des exemples du monde réel donnés par les plus grands spécialistes du domaine.

Dans Artificial Intelligence Hardware Design : Challenges and Solutions, Albert Liu et Oscar Ming Kin Law, éminents chercheurs et auteurs, traitent de manière rigoureuse et pratique les applications de conception de circuits et de systèmes spécifiques destinés à accélérer le traitement des réseaux neuronaux. Commençant par une discussion et une explication des réseaux neuronaux et de l'histoire de leur développement, le livre décrit ensuite les architectures parallèles, les graphes en continu pour le calcul parallèle massif et l'optimisation de la convolution.

Les auteurs proposent aux lecteurs une illustration du calcul en mémoire grâce au Neurocube de Georgia Tech et à l'accélérateur Tetris de Stanford utilisant le cube à mémoire hybride, ainsi qu'une architecture proche de la mémoire grâce à l'eDRAM intégrée de l'Institute of Computing Technology, de l'Académie chinoise des sciences et d'autres institutions.

Les lecteurs trouveront également une discussion sur les techniques de traitement neuronal en 3D pour prendre en charge les réseaux neuronaux à couches multiples, ainsi que des informations telles que :

⬤ Une introduction approfondie aux réseaux neuronaux et à l'histoire du développement des réseaux neuronaux, ainsi qu'aux modèles de réseaux neuronaux convolutifs (CNN).

⬤ Exploration de diverses architectures parallèles, y compris le CPU d'Intel, le GPU de Nvidia, le TPU de Google et le NPU de Microsoft, en mettant l'accent sur l'intégration matérielle et logicielle pour l'amélioration des performances.

⬤ Discussions sur les graphes en continu pour le calcul parallèle massif avec le Blaize GSP et le Graphcore IPU.

⬤ Un examen de la manière d'optimiser la convolution avec la décomposition du filtre de l'accélérateur de réseaux neuronaux convolutifs profonds de l'UCLA.

Parfait pour les ingénieurs en matériel et en logiciel et les développeurs de microprogrammes, Artificial Intelligence Hardware Design est une ressource indispensable pour tous ceux qui travaillent avec des unités de traitement neuronales, que ce soit au niveau du matériel ou du logiciel.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781119810452
• Auteur : Chun-Chen Liu Albert
• Éditeur : Wiley
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2021
• Nombre de pages : 240