通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。本节将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每个章节的内容...

本开源项目主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着在 NVIDIA、ASCEND 等芯片厂商构建算力层面，所用到的、积累、梳理得到 AI 系统全栈的内容。希望跟所有...

在前面的深度学习计算模式里面我们提到了模型的量化操作，通过建立一种有效的数据映射关系，使得模型以较小的精度损失获得更好的模型执行效率的收益。模型量化的具体操作就是将高比特的数据转换...

AI 芯片，作为 AI 的硬件体系架构主要是指 AI 芯片，这里就很硬核了，从CPU、GPU 的芯片基础到 AI 芯片的原理、设计和应用场景范围，AI 芯片的设计不仅仅考虑针对 AI 计算的加速，还需要充分考...

AI 计算体系》深入 AI 的计算模式，从而理解 AI 的“计算”需要什么。通过 AI 芯片关键指标，了解 AI 芯片要更好的支持“计算”，需要关注那些重点工作。最后通过深度学习的计算核心“矩阵乘”...

在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。本系列课程将会通过对典型的 AI 模型...

AI 起源于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，直到 2016 年谷歌旗下的 DeepMind 发布 AlphaGo 程序赢得与世界围棋冠军的比赛，大众对 AI 的关注与热情被重新点燃。其实 AI 技术早在这个标志...

AI 的历史与现状本节将介绍 AI 的由来、现状和趋势，让大家能够了解 AI 应用的由来与趋势，为后面理解 AI 系统的设计形成初步的基础。在后面章节介绍的人工智能系统（AI System）奠定基础，值得...

了解 AI 计算模式对 AI 芯片设计和优化方向至关重要。本节将会接着从轻量化网络模型和大模型分布式并行两个主题来深入了解 AI 算法的发展现状，引发关于 AI 计算模式的思考。轻量化网络模型随着...

AI 模型中往往包含大量的矩阵乘运算，该算子的计算过程表现为较高的内存搬移和计算密度需求，所以矩阵乘的效率是 AI 芯片设计时性能评估的主要参考依据。本节我们一起来看一下矩阵乘运算在 AI ...