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高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)
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《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格,全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì),并做出對(duì)應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)(第1章);CPU前端,包括指令提取單元、分支預(yù)測(cè)單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)(第2、3章);分支預(yù)測(cè)單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化,寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)(第4、5章);執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)(第6、7章);訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)(第8章);重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)(第9章);IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例(第10章)。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于指令的生命周期,為讀者提供直觀和清晰的視角,便于讀者對(duì)高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書,或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考用書,也可供對(duì)CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

李東聲等編著 ·人工智能 ·16.1萬字

DeepSeek實(shí)操:職場(chǎng)效率倍增的秘籍
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本書是一本專為企業(yè)管理者和辦公人員打造的實(shí)用指南,旨在幫助企業(yè)通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升運(yùn)營效率與競(jìng)爭(zhēng)力。結(jié)合豐富的企業(yè)AI解決方案設(shè)計(jì)與實(shí)施經(jīng)驗(yàn),深入剖析了DeepSeek這一領(lǐng)先的人工智能模型在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用場(chǎng)景。全書共分為四大部分,涵蓋了企業(yè)管理、市場(chǎng)營銷、銷售與客服等多個(gè)核心領(lǐng)域,詳細(xì)介紹了近100個(gè)企業(yè)使用場(chǎng)景,展示了如何通過DeepSeek實(shí)現(xiàn)效率的百倍提升。無論是人力資源招聘流程的自動(dòng)化、員工培訓(xùn)課程的智能設(shè)計(jì),還是市場(chǎng)調(diào)研問卷的快速生成、競(jìng)品分析報(bào)告的自動(dòng)化處理,本書都提供了詳實(shí)的解決方案和實(shí)施建議。每個(gè)場(chǎng)景均配有具體的Prompt示例、工具推薦和實(shí)施流程圖,確保讀者能夠輕松上手,快速將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐。本書特別適合企業(yè)管理者、人力資源從業(yè)者、市場(chǎng)營銷人員、銷售團(tuán)隊(duì)以及IT技術(shù)人員閱讀。無論您是希望優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部流程,還是提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,本書都將為您提供切實(shí)可行的AI應(yīng)用策略。通過本書,您將掌握如何利用DeepSeek這一強(qiáng)大的AI工具,解決企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的各種挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)從效率提升到創(chuàng)新突破的全方位價(jià)值創(chuàng)造。

蘇江 溫潔 ·人工智能 ·8.7萬字

AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
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這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會(huì)貫通,將四代NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融為一體,將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一,總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面,尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容,主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過閱讀本書,讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級(jí)加速器。通過閱讀本書,你將:透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn);學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu);掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)的設(shè)計(jì);摸清加速器設(shè)計(jì)中遇到的具體問題及其解決方法;了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

甄建勇 王路業(yè) ·人工智能 ·6萬字

大型語言模型實(shí)戰(zhàn)指南:應(yīng)用實(shí)踐與場(chǎng)景落地
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這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析大模型的基礎(chǔ)理論、算法實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)構(gòu)造流程、模型微調(diào)方法、偏好對(duì)齊方法的著作,也是一本能手把手教你構(gòu)建角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等各種強(qiáng)大的應(yīng)用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內(nèi)主流大模型團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人的高度評(píng)價(jià)和鼎力推薦。具體地,通過本書你能了解或掌握以下知識(shí):(1)大型語言模型的基礎(chǔ)理論,包括常見的模型架構(gòu)、領(lǐng)域大型語言模型以及如何評(píng)估大模型的性能。(2)大模型微調(diào)的關(guān)鍵步驟:從數(shù)據(jù)的收集、清洗到篩選,直至微調(diào)訓(xùn)練的技術(shù)細(xì)節(jié)。(3)大模型人類偏好對(duì)齊方法,從基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架到當(dāng)前主流的對(duì)齊方法。(4)通過GPTs快速搭建個(gè)性化的專屬ChatGPT應(yīng)用。(5)通過開源模型在多種場(chǎng)景下搭建大模型應(yīng)用,包括:表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架構(gòu)建一個(gè)AutoGPT應(yīng)用。本書集大模型理論、實(shí)踐和場(chǎng)景落地于一體,提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼,方便讀者理解和實(shí)操。總之,不管里是想深入研究大模型本身,還是進(jìn)行大模型相關(guān)應(yīng)用搭建,本書都應(yīng)該能給你頗具價(jià)值的技術(shù)啟發(fā)與思考,讓你在大模型的路上快速前行,少走彎路。

劉聰 沈盛宇 李特麗 杜振東 ·人工智能 ·11.2萬字

生成式AI入門與AWS實(shí)戰(zhàn)
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本書是專注于如何在AWS上開發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實(shí)用指南,旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者、應(yīng)用開發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力,然后詳細(xì)闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型,如大語言模型和多模態(tài)模型,并提供了通過提示工程和上下文學(xué)習(xí)來優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外,本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),以及如何通過RLHF使模型與人類價(jià)值觀對(duì)齊。書中還介紹了RAG技術(shù),以及如何利用LangChain和ReAct等開發(fā)agent。最后,本書介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序。基于該強(qiáng)大的平臺(tái),讀者可以實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書適合對(duì)生成式AI感興趣的學(xué)生和研究人員、在AWS上開發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對(duì)技術(shù)趨勢(shì)保持好奇心的科技愛好者閱讀。

(美)克里斯·弗雷格利等 ·人工智能 ·10.8萬字

新機(jī)器智能

在《新機(jī)器智能》一書中,科技界一代傳奇杰夫·霍金斯指出,如今的人工智能并不智能。要想創(chuàng)造眞正的機(jī)器智能,最快的途徑是理解大腦的工作原理,然后在計(jì)算機(jī)中模仿這些原理。霍金斯一生癡迷兩件事——計(jì)算機(jī)和大腦。早在幾十年前,他創(chuàng)建的Palm掌上電腦就在商業(yè)上取得了巨大成功,也成為現(xiàn)代智能手機(jī)的原型。但霍金斯一心想弄清楚大腦的工作原理。經(jīng)過數(shù)十年的不懈努力,他終于發(fā)現(xiàn)了其中的奧秘:大腦學(xué)習(xí)世界的一個(gè)模型,并使用這個(gè)模型來預(yù)測(cè)未來。人類的創(chuàng)造力、意識(shí)都是通過這個(gè)模型產(chǎn)生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預(yù)測(cè)模型”,它改變了人們對(duì)智能的看法,也為開發(fā)眞正的機(jī)器智能奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。《新機(jī)器智能》主題宏達(dá)又足夠吸引人,深入探討了智能的核心問題:計(jì)算機(jī)真的智能嗎?大腦是如何工作的?為什么弄清大腦的工作原理如此困難?如果不以行為來定義,那應(yīng)該怎樣定義智能呢?“記憶-預(yù)測(cè)模型”的含義是什么?如果你想了解自身、了解智能、了解機(jī)器智能,那么一定不要錯(cuò)過霍金斯的這一本里程碑式作品。

(美)杰夫·霍金斯 (美)桑德拉·布萊克斯利 ·人工智能 ·15.6萬字

自動(dòng)駕駛算法與芯片設(shè)計(jì)
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目前自動(dòng)駕駛的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn),汽車智能化形成趨勢(shì),輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實(shí)現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù),其中視頻處理需要大量并行計(jì)算。然而,傳統(tǒng)CPU算力不足,而DSP擅長圖像處理,對(duì)于深度學(xué)習(xí)卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓(xùn)練,但它過于耗電,影響汽車的性能。因此,本書著眼于未來,認(rèn)為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動(dòng)駕駛的芯片設(shè)計(jì)為最終目標(biāo),來論述設(shè)計(jì)一個(gè)面向未來的自動(dòng)駕駛SoC芯片的學(xué)術(shù)支撐和工程實(shí)踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動(dòng)駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2~6章重點(diǎn)講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計(jì);第7~10章重點(diǎn)講述深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)芯片的設(shè)計(jì);第11章和第12章重點(diǎn)講述具有安全功能的自動(dòng)駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計(jì);第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

任建峰 蔣立源 余成文 ·人工智能 ·15.7萬字

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