不只是 CUDA,通用 GPU 程式模型及架構原理 | 拾書所

不只是 CUDA,通用 GPU 程式模型及架構原理

$ 616 元 原價 780

人工智慧的基礎
深度學習的基石

了解GPGPU,加速您的想像力!!

  當今科技快速發展,人工智慧、機器學習和資料分析等領域的運用已經深入到生活中。作為這些技術的重要基石,GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit,通
用圖形處理器)技術在硬體設計和軟體開發中扮演著關鍵角色,也使得掌握GPGPU技術及其架構,對於了解與推動相關領域的進一步發展十分重要。
  本書試圖從架構的方式,讓讀者理解 GPGPU 的系統特點,並思考其架構設計的重點與發展方向。不僅有軟體部分,也包含硬體架構的介紹、相關工具以及如何增進效率的
技術討論。而每篇還有論文的引用、分析、討論、介紹,並於每章節附加參考文獻,幫助讀者有方向額外研究。

博客來網路書店製 20210205

【章節簡介】
  ■ 第 1 章GPGPU 概述:
   著重介紹GPGPU 與CPU 系統結構上的差異和現代GPGPU 產品的特點。
  ■ 第 2 章GPGPU 程式設計模型:
   介紹GPGPU 程式設計模型的核心概念,勾勒出GPGPU 異質計算的設計要點。
  ■ 第 3 章GPGPU 控制核心架構:
   對GPGPU 指令管線和關鍵控制元件的原理進行分析和介紹,並深入探討GPGPU 架構的瓶頸問題和最佳化方法。
  ■ 第 4 章GPGPU 儲存架構:
   對GPGPU 多樣的層次化記憶體介紹,重點探討單晶片記憶體的設計和最佳化方法。
  ■ 第 5 章GPGPU 運算單元架構:
   介紹數值表示和通用運算核心的設計。
  ■ 第 6 章GPGPU 張量核心架構:
   對專門為人工智慧加速而設計的張量核心架構展開分析與介紹,揭示GPGPU 對深度學習進行硬體加速的基本原理。在先前架構原理、設計方法的探討中,本書還著重介紹
國際前端的研究成果,力圖解釋設計背後的挑戰,促讓讀者更深入地思考GPGPU 架構設計的核心要素問題。
  ■ 第 7 章複習與展望:
   對全書內容進行複習,並對GPGPU 發展進行展望。
【本書適合讀者】
  .資工、資訊科學,或電腦相關科系的大學生、研究生。
  .相關領域的工程師、研究人員。
  .想要了解 GPGPU 如何運作者。

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