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详解FPGA:人工智能时代的驱动引擎

作者
出版日期
2021/03/01
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9787302576020

本館館藏

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凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友,都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*新的FPGA相关知识。 本书适合许多非专业FPGA人士阅读,无论是软件开发者、计算机硬件研发人员,还是业余电子系统爱好者,都能从本书中收获丰富的知识。
  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 内容简介
  • 作者简介
  • 推荐序1
  • 推荐序2
  • 前言 PREFACE
  • 目录
  • 第1章 延续摩尔定律——FPGA的架构革新
    • 1.1 什么是FPGA
    • 1.2 从无到有,从小到大,从大到强——FPGA发展的三个阶段
      • 1.2.1 发明阶段:历史的必然
      • 1.2.2 扩张阶段:设计自动化的兴起
      • 1.2.3 累积阶段:复杂片上系统的形成
    • 1.3 超越维度的限制——3D FPGA
      • 1.3.1 赛灵思堆叠硅片互联(SSI)技术
      • 1.3.2 SSI技术的主要缺点
      • 1.3.3 SSI技术小结
      • 1.3.4 英特尔EMIB技术
      • 1.3.5 基于EMIB技术的异构FPGA的潜在问题
      • 1.3.6 EMIB技术小结
    • 1.4 突破集成度的边界——从FPGA到ACAP
      • 1.4.1 ACAP概述
      • 1.4.2 芯片架构:在传统中变革
      • 1.4.3 CLB微结构:翻天覆地
      • 1.4.4 第四代SSI技术:3D FPGA的进一步优化
      • 1.4.5 片上网络:高带宽数据传输的全新利器
    • 1.5 灵活与敏捷共存——英特尔Agilex FPGA
      • 1.5.1 英特尔10nm工艺能否后发制人
      • 1.5.2 全新的芯片布局与微架构优化
      • 1.5.3 CXL:CPU与FPGA互连的终极方案
      • 1.5.4 可变精度DSP:全力支持AI应用
      • 1.5.5 增强版HyperFlex架构
      • 1.5.6 oneAPI:英特尔的雄心
    • 1.6 本章小结
  • 第2章 拥抱大数据洪流——云中的FPGA
    • 2.1 第一个吃螃蟹的人——微软Catapult项目
      • 2.1.1 Catapult项目的产生背景
      • 2.1.2 在数据中心里部署硬件加速单元的考虑因素
      • 2.1.3 几类硬件加速模块的对比
      • 2.1.4 Catapult项目的三个阶段
      • 2.1.5 微软Catapult项目小结
    • 2.2 FPGA即服务(FPGA as a Service)
      • 2.2.1 亚马逊AWS-F1实例:FPGA云服务的首次尝试
      • 2.2.2 AWS FPGA云服务的技术概述
      • 2.2.3 其他公有云提供商的FPGA加速服务
    • 2.3 下一代电信网络:SDN、NFV与FPGA
      • 2.3.1 网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)的意义
      • 2.3.2 使用FPGA加速虚拟网络功能的实现
    • 2.4 系统级解决方案:FPGA加速卡
      • 2.4.1 FPGA应用方案的转型
      • 2.4.2 英特尔的FPGA加速卡布局
      • 2.4.3 赛灵思的FPGA加速卡布局
      • 2.4.4 第三方FPGA加速卡
    • 2.5 虚拟与现实之间——FPGA虚拟化
      • 2.5.1 为什么要进行FPGA虚拟化
      • 2.5.2 FPGA虚拟化的主要目标
      • 2.5.3 FPGA虚拟化的层次划分
      • 2.5.4 常见的FPGA虚拟化实现方法
      • 2.5.5 FPGA虚拟化的未来研究方向
    • 2.6 本章小结
  • 第3章 FPGA在人工智能时代的独特优势
    • 3.1 实时AI处理:微软脑波项目
      • 3.1.1 FPGA资源池化的主要优点
      • 3.1.2 脑波项目系统架构
      • 3.1.3 脑波项目的性能分析
    • 3.2 AI加速引擎:FPGA与深度神经网络的近似算法
      • 3.2.1 使用低精度定点数代替浮点数
      • 3.2.2 网络剪枝
      • 3.2.3 深度压缩
    • 3.3 下一个Big Thing:FPGA公司在AI时代的布局
      • 3.3.1 赛灵思
      • 3.3.2 英特尔
      • 3.3.3 Achronix
    • 3.4 路在何方:FPGA在AI时代未来的发展方向
    • 3.5 本章小结
  • 第4章 更简单也更复杂——FPGA开发的新方法
    • 4.1 难上加难:现代FPGA开发的痛点
    • 4.2 让软件工程师开发FPGA——高层次综合
      • 4.2.1 FPGA高层次综合的前世今生
      • 4.2.2 高层次综合的主要工作原理:以AutoPilot为例
      • 4.2.3 高层次综合工具常用的优化方法
      • 4.2.4 高层次综合的发展前景
    • 4.3 商业级开源开发工具:赛灵思Vitis
    • 4.4 一个晶体管也不能少:英特尔oneAPI
    • 4.5 本章小结
  • 第5章 站在巨人的肩上——FPGA发展的新趋势
    • 5.1 百花齐放、百家争鸣:FPGA学术研究概况
      • 5.1.1 多伦多大学
      • 5.1.2 加州大学洛杉矶分校(UCLA)
      • 5.1.3 帝国理工学院
      • 5.1.4 清华大学
      • 5.1.5 FPGA领域的主要学术会议
    • 5.2 FPGA 20年最有影响力的25项研究成果
      • 5.2.1 FPGA系统架构篇
      • 5.2.2 FPGA微架构篇
      • 5.2.3 FPGA布局布线算法篇
      • 5.2.4 其他EDA/CAD算法篇
      • 5.2.5 FPGA应用篇
    • 5.3 这是最好的时代——FPGA未来的发展方向
    • 5.4 本章小结
  • 出版地 中國大陸
  • 語言 簡體中文

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