《 深度神经网络的高效处理 》
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已售版权
版权推荐
★该书从出版社2020百本图书中脱颖而出，成为2020畅销图书TOP2！
★探讨目前人工智能的关键领域及计算机科学最有趣的领域——深度学习和神经网络！
内容简介
DNNs目前广泛应用于人工智能（AI）领域，包括计算机视觉、语音识别和机器人技术。虽然DNNs在许多人工智能任务上提供了最先进的准确性，但代价是计算复杂度很高。因此，在不牺牲准确性或增加硬件成本的情况下，使深度神经网络的高效处理能够改善指标（如能效、吞吐量和延迟）的技术，对于在人工智能系统中广泛部署DNNs至关重要。
这本书包括DNN处理的背景；设计DNN加速器的硬件体系结构方法的描述和分类；评价和比较不同设计的关键指标；符合硬件/算法协同设计的DNN处理特性，以提高能源效率和吞吐量；以及应用新技术的机会。
作者介绍
维维恩获得理学士学位。2004年在加拿大多伦多大学获得电气工程学位，2006年在麻省理工学院获得电机工程硕士和博士学位，2010年在剑桥大学获得电机工程硕士和博士学位。2011年获麻省理工学院电机工程博士学位论文奖。
她是麻省理工学院电子工程和计算机科学系的副教授。她的研究兴趣包括能量感知信号处理算法、低功耗电路和便携式多媒体应用系统设计，包括计算机视觉、深度学习、自主导航、图像处理和视频压缩。在加入麻省理工学院之前，她是德克萨斯州德州仪器（TI）系统和应用研发中心的技术人员，在那里她为视频编码设计了低功耗算法和架构。在开发高效视频编码（HEVC）期间，她还代表TI参加了ITU-T的JCT-VC委员会和ISO/IEC标准组织，该组织获得Primetime Engineering Emmy Award。在委员会中，她是系数扫描和编码核心实验的主要协调人，并主持/副主持了几个关于熵编码的特设小组。她是高效视频编码（HEVC）：算法和架构（施普林格，2014）的联合编辑。
Yu-Hsin Chen
于2009年在台湾台北市国立台湾大学获得电子工程学士学位，并于2013年和2018年在麻省理工学院（MIT）获得电子工程和计算机科学（EECS）硕士和博士学位。获麻省理工学院2018年金欧港电气工程优秀博士论文奖和2019年ACM SIGARCH/IEEE-CS TCCA优秀博士论文奖。他目前是Facebook的一名研究科学家，专注于硬件/软件的协同设计，使设备上的人工智能能够应用于AR/VR系统。在此之前，他是英伟达建筑研究小组的一名研究科学家。
他曾获得2015年Nvidia研究生奖学金、2015年ADI优秀学生设计师奖和2017年IEEE SSCS博士预科成就奖。他在CNN加速器数据流方面的工作被选为2016年计算机架构方面的最佳选择之一。他还在MICRO-49、ISCA2017、MICRO-50和ISCA2019上共同讲授了“深度神经网络硬件架构”的教程。
Tien-Ju Yang
于2010年获得国立台湾大学（NTU）电子工程学士学位，2012年获得国立台湾大学电子工程硕士学位。2012年至2015年，他在台湾新竹联发科技公司智能视觉处理集团担任工程师。他目前是麻省理工学院电子工程和计算机科学的博士候选人，研究高效的深度神经网络设计。他的研究兴趣涉及深度学习、计算机视觉、机器学习、图像/视频处理和VLSI系统设计等领域。2011年全国台湾大学创新大赛第一名。他还在2019年IEEE图像处理国际会议上与人合作讲授了一个关于“利用深度神经网络进行高效图像处理”的教程。
乔尔·S·埃米尔
分别于1974年和1975年在美国普渡大学西拉斐特分校获得电子工程学士学位和硕士学位，1979年在美国伊利诺斯州大学香槟分校获得电子工程博士学位。
他目前是Nvidia建筑研究集团的高级杰出研究科学家，在美国MA Westford，他负责探索未来的建筑、建模和分析方法。他也是美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院的实践教授。之前，他在英特尔工作，他是英特尔研究员和微架构研究主任。在英特尔工作期间，他领导着VSSAD集团，此前他曾是康柏和数字设备公司的成员。在他的职业生涯中，他担任过各种研究和高级开发职位，研究处理器微体系结构，开发性能建模和评估技术。他对许多VAX、Alpha和X86处理器做出了架构上的贡献，被认为是广泛应用于处理器性能评估的定量方法的开发人员之一。他在同步多线程技术、处理器可靠性分析、缓存组织、流水线处理器组织和深度学习的空间架构方面的贡献得到了认可。
图书目录
1 Introduction
2 Overview of Deep Neural Networks
Part II Design of Hardware for Processing DNNs
3 Key Metrics and Design Objectives
4 Kernel Computation
5 Designing DNN Accelerators
6 Operation Mapping on Specialized Hardware
Part III Co-Design of DNN Hardware and Algorithms
7 Reducing Precision
8 Exploiting Sparsity
9 Designing Efficient DNN Models
10 Advanced Technologies
11 Conclusion
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