《智能计算系统：从深度学习到大模型》-陈云霁

内容简介:

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，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。本书适合作为高等院校相关专业的教材，也适合人工智能领域的科研人员参考。

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