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AI芯片：核心原理

XXXX待补充！AI芯片这里就很硬核了，希望可以坚持到最后啦，从芯片的基础到AI芯片的范围都会涉及，芯片设计需要考虑上面AI框架的前端、后端编译，而不是停留在天天喊着吊打英伟达，被现实打趴。

课程简介

• 《AI 计算体系》深入深度学习计算模式，从而理解“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”来看对“计算”的实际需求和情况，为了提升计算性能、降低功耗和满足训练推理不同场景应用，对“计算”引入 TF32/BF16 等复杂多样的比特位宽。

• 《AI芯片基础》简单从CPU开始看通用逻辑架构（冯诺依曼架构）开始，通过打开计算的本质（数据与时延）从而引出对于并行计算GPU作用和解决的业务场景，到目前最火的AI芯片NPU。最后迈入超异构并行CPU、GPU、NPU并存的计算系统架构黄金十年。

希望这个系列能够给大家、朋友们带来一些些帮助，也希望自己能够继续坚持完成所有内容哈！

课程目标

通过《AI芯片：核心原理》这个课程，以及这门课程后面的几门课程，你将获取并且掌握的技能：

编号	名称	具体内容
1	AI 计算体系	神经网络等AI技术的计算模式和计算体系架构
2	AI 芯片基础	CPU、GPU、NPU等芯片基础原理，与体系架构黄金10年
3	通用图形处理器 GPU	模型压缩4件套，量化、蒸馏、剪枝和二值化
4	AI专用处理器 NPU	华为、谷歌、特斯拉等专用AI处理器核心原理

课程细节

建议优先下载或者使用PDF版本，PPT版本会因为字体缺失等原因导致版本很丑哦~

编号	名称	内容	资源	备注
1	AI 计算体系	01 课程内容	slide, video
1	AI 计算体系	02 AI计算模式(上)	slide, video
1	AI 计算体系	03 AI计算模式(下)	slide, video
1	AI 计算体系	04 关键设计指标	slide, video
1	AI 计算体系	05 核心计算：矩阵乘	slide, video
1	AI 计算体系	06 数据单位：bits	slide, video
1	AI 计算体系	07 AI计算体系总结	slide, video
2	AI 芯片基础	01 CPU 基础	slide, video
2	AI 芯片基础	02 CPU 指令集架构	slide, video
2	AI 芯片基础	03 CPU 计算本质	slide, video
2	AI 芯片基础	04 CPU 计算时延	slide, video
2	AI 芯片基础	05 GPU 基础	slide, video
2	AI 芯片基础	06 NPU 基础	slide, video

目标学员

1. 对人工智能、深度学习感兴趣的学员

2. 渴望学习当今最热门最前沿AI技术的学员

3. 想储备深度学习技能的学员

4. AI系统开发工程师