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内容简介：本书共9章, 以人工智能硬件芯片组织架构的核心处理单位“卷积神经网络”在系统架构层面的算力性能提升为目标, 在回顾了CPU、GPU和NPU等深度学习硬件处理器的基础上, 重点介绍主流的人工智能处理器的各种架构优化技术, 包括并行计算、流图理论、加速器设计、混合内存与存内计算、稀疏网络管理, 以及三维封装处理技术, 以业界公认的测试集与方法为依据, 展现不同架构设计的处理器在功耗、性能及成本指标等方面不同程度的提升, 深入探讨优化整体硬件的各种方法。