詳解 FPGA：人工智能時代的驅動引擎

石侃

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  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2021-04-01
  • 售價: $354
  • 貴賓價: 9.5 折 $336
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 195
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7302576025
  • ISBN-13: 9787302576020
  • 相關分類: FPGA
    • 銷售排行: 👍 2022 年度 簡體中文書 銷售排行 第 19 名
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商品描述

FPGA(現場可編程門陣列) 是一款特殊的半導體器件, 它在製造出來後仍然能夠被 任意修改電路結構, 以適應不同應用的需要。 相比於其他種類的芯片,FPGA 具有極強的 靈活性, 同時在性能、功耗和開發成本等方面達到了出色的平衡。 因此 FPGA 被廣泛應 用在電信、工業控制、高性能計算等多個領域。 本書詳細梳理和分析了FPGA 在大數據和人工智能時代的新技術、 開發的新方法, 以及FPGA 在異構計算時代的新趨勢和新方向, 並重點討論了FPGA 的主要技術特點。 本書致力於向業界決策人士提供 FPGA 的先進理念與有價值的實踐模式, 促進大 數據、 人工智能等新興技術與各行業的深度融合提升。 同時也為 FPGA 從業人員在處理 實際工程技術問題時, 提供系統的方案和有價值的參考。 此外, 本書對學界、 企業界和社 會中的非專業人員或技術愛好者瞭解FPGA 的先進理念和知識, 也有很大的參考價值。

作者簡介

石侃，博士畢業於倫敦帝國理工學院電子工程系，現就職於英特爾公司，擔任FPGA研發工程師，兼任英特爾研究院的研究科學家。他深耕於FPGA的數據中心網絡加速、網絡功能虛擬化、高速有線網絡通信等領域的研發和創新工作。
在學術界，他曾經針對FPGA、近似計算、計算機數學等技術和領域，在DAC、FCCM、FPT、ISCAS、TRETS、TVLSI等多個國際頂級會議和期刊上發表過研究論文，併兩次獲得歐盟HiPEAC論文獎。
是微信公眾號“老石談芯”的主理人，已發表70餘篇原創文章，以及數十條原創視頻內容，深受讀者好評，B站關注人數超過10萬，全網關注人數超過25萬，全網累計視頻播放量達數百萬。

目錄大綱

目錄
第1章延續摩爾定律——FPGA的架構革新
1．1什麽是FPGA
1．2從無到有，從小到大，從大到強——FPGA發展的三個階段
1．2．1發明階段： 歷史的必然
1．2．2擴張階段： 設計自動化的興起
1．2．3累積階段： 復雜片上系統的形成
1．3超越維度的限制——3D FPGA
1．3．1賽靈思堆疊硅片互聯(SSI)技術
1．3．2SSI技術的主要缺點
1．3．3SSI技術小結
1．3．4英特爾EMIB技術
1．3．5基於EMIB技術的異構FPGA的潛在問題
1．3．6EMIB技術小結
1．4突破集成度的邊界——從FPGA到ACAP
1．4．1ACAP概述
1．4．2芯片架構： 在傳統中變革
1．4．3CLB微結構： 翻天覆地
1．4．4第四代SSI技術： 3D FPGA的進一步優化
1．4．5片上網絡： 高帶寬數據傳輸的全新利器
1．5靈活與敏捷共存——英特爾Agilex FPGA
1．5．1英特爾10nm工藝能否後發制人
1．5．2全新的芯片佈局與微架構優化
1．5．3CXL： CPU與FPGA互連的終極方案
1．5．4可變精度DSP： 全力支持AI應用
1．5．5增強版HyperFlex架構
1．5．6oneAPI： 英特爾的雄心
1．6本章小結

第2章擁抱大數據洪流——雲中的FPGA
2．1第一個吃螃蟹的人——微軟Catapult項目
2．1．1Catapult項目的產生背景
2．1．2在數據中心裡部署硬件加速單元的考慮因素
2．1．3幾類硬件加速模塊的對比
2．1．4Catapult項目的三個階段
2．1．5微軟Catapult項目小結
2．2FPGA即服務(FPGA as a Service)
2．2．1亞馬遜AWSF1實例： FPGA雲服務的首次嘗試
2．2．2AWS FPGA雲服務的技術概述
2．2．3其他公有雲提供商的FPGA加速服務
2．3下一代電信網絡： SDN、NFV與FPGA
2．3．1網絡功能虛擬化(NFV)與軟件定義網絡(SDN)的意義
2．3．2使用FPGA加速虛擬網絡功能的實現
2．4系統級解決方案： FPGA加速卡
2．4．1FPGA應用方案的轉型
2．4．2英特爾的FPGA加速卡佈局
2．4．3賽靈思的FPGA加速卡佈局
2．4．4第三方FPGA加速卡
2．5虛擬與現實之間——FPGA虛擬化
2．5．1為什麽要進行FPGA虛擬化
2．5．2FPGA虛擬化的主要目標
2．5．3FPGA虛擬化的層次劃分
2．5．4常見的FPGA虛擬化實現方法
2．5．5FPGA虛擬化的未來研究方向
2．6本章小結

第3章FPGA在人工智能時代的獨特優勢
3．1實時AI處理： 微軟腦波項目
3．1．1FPGA資源池化的主要優點
3．1．2腦波項目系統架構
3．1．3腦波項目的性能分析
3．2AI加速引擎： FPGA與深度神經網絡的近似算法
3．2．1使用低精度定點數代替浮點數
3．2．2網絡剪枝
3．2．3深度壓縮
3．3下一個Big Thing： FPGA公司在AI時代的佈局
3．3．1賽靈思
3．3．2英特爾
3．3．3Achronix
3．4路在何方： FPGA在AI時代未來的發展方向
3．5本章小結

第4章更簡單也更復雜——FPGA開發的新方法
4．1難上加難： 現代FPGA開發的痛點
4．2讓軟件工程師開發FPGA——高層次綜合
4．2．1FPGA高層次綜合的前世今生
4．2．2高層次綜合的主要工作原理： 以AutoPilot為例
4．2．3高層次綜合工具常用的優化方法
4．2．4高層次綜合的發展前景
4．3商業級開源開發工具： 賽靈思Vitis
4．4一個晶體管也不能少： 英特爾oneAPI
4．5本章小結

第5章站在巨人的肩上——FPGA發展的新趨勢
5．1百花齊放、百家爭鳴： FPGA學術研究概況
5．1．1多倫多大學
5．1．2加州大學洛杉磯分校(UCLA)
5．1．3帝國理工學院
5．1．4清華大學
5．1．5FPGA領域的主要學術會議
5．2FPGA 20年最有影響力的25項研究成果
5．2．1FPGA系統架構篇
5．2．2FPGA微架構篇
5．2．3FPGA佈局布線算法篇
5．2．4其他EDA/CAD算法篇
5．2．5FPGA應用篇
5．3這是最好的時代——FPGA未來的發展方向
5．4本章小結
 

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