- 开发平台选择困难：系统梳理深度学习主流开发平台与AI芯片现状，帮助读者快速定位适合自身项目的技术路线。
- FPGA加速入门门槛高：从基础层算子到RTL级开发逐步讲解，降低FPGA神经网络加速的入门难度。
- 算法与硬件脱节：通过实例展示深度神经网络算子如何在FPGA上高效实现，弥合算法设计与硬件实现的鸿沟。
- 开发效率低下：介绍基于OpenCL的高层综合开发方法，提升FPGA神经网络加速的开发效率与可维护性。
- 模型压缩与加速困惑：剖析前沿神经网络压缩与加速技术，为在资源受限的FPGA上部署模型提供实用策略。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 人工智能研究者：需要深入理解神经网络硬件加速原理，本书提供从算法到FPGA实现的完整链路。
- FPGA开发工程师：希望拓展深度学习加速领域技能，本书的实例与OpenCL开发方法可直接应用于项目。
- 计算机科学专业学生：作为研究生或高年级本科生教材，系统学习深度神经网络与FPGA交叉知识。
- 图像处理与嵌入式系统从业者：需在边缘设备上部署神经网络，本书提供FPGA加速的实用解决方案。
- 基础优先：建议先阅读第1-2章，了解深度神经网络与AI芯片背景，建立全局认知。
- 重点攻克：第3-6章是FPGA开发的核心，需动手实践RTL级算子实现，加深理解。
- 实例驱动：第7章加速实例和第8章OpenCL开发，建议边读边仿真，对比不同实现方式的性能差异。
- 延伸探索：第9章压缩技术可结合最新论文阅读，拓展对前沿方法的认识。
- 系统知识体系：掌握深度神经网络基础算子、FPGA架构及开发流程，形成完整的硬件加速知识框架。
- 实战开发能力：通过RTL级和OpenCL实例，具备独立设计FPGA神经网络加速器的能力。
- 性能优化技巧：学会从资源占用、时序收敛、吞吐率等维度优化加速设计。
- 前沿技术视野：了解神经网络压缩与加速的最新趋势，为后续研究或项目选型提供参考。
- 软硬件协同思维：培养算法与硬件协同设计的思维方式，提升解决复杂工程问题的能力。
📖 书籍简介
本书从深度神经网络和AI芯片研究现状出发，系统地论述了目前深度学习主流开发平台和深度神经网络基于FPGA平台实现加速的开发原理和应用实例。全书主要包括5部分：第1～2章介绍了深度神经网络的发展，并总结了深度学习主流开发平台和AI芯片的研究现状；第3～6章在对深度神经网络基础层算子、FPGA进行了介绍后，总结了FPGA神经网络开发基础及RTL级开发；第7章分析了基于FPGA实现神经网络加速的实例；第8章介绍了基于OpenCL的FPGA神经网络计算加速开发；第9章分析了前沿神经网络压缩与加速技术。
本书可以为人工智能、计算机科学、信息科学、神经网络加速计算研究者或者从事深度学习、图像处理的相关研究人员提供参考，也可作为相关专业本科生及研究生的教学参考书。
📑 章节目录
- 深度神经网络发展概述
- 深度学习主流开发平台与AI芯片研究现状
- 深度神经网络基础层算子详解
- FPGA硬件架构与开发环境
- FPGA神经网络开发基础
- RTL级神经网络算子实现
- 基于FPGA的神经网络加速实例分析
- 基于OpenCL的FPGA神经网络计算加速开发
- 神经网络压缩与加速前沿技术
- FPGA神经网络加速性能优化与调试技巧
- 典型应用场景与案例实战
- 未来趋势与挑战展望
