本文作者：YMIJW
人工智能已成为全球科技、产业和社会关注的焦点， 随着5G和人工智能行业的快速发展，人工智能芯片作为人工智能的基础硬件，市场发展空间巨大。产业飞速发展，迫切需要大量高水平的人工智能人才，人才是产业稳健发展的战略资源，人才培养则需要好的学习资源，现分享几本有关人工智能芯片设计的好书，希望对同学和老师以及业内人士有所帮助。
一、《人工智能芯片技术白皮书（2018）》
2018年12月发布的《人工智能芯片技术白皮书（2018）》，是一部从技术内涵、技术脉络、技术标准、技术发展趋势等方面深入探讨、专业阐述的综合性、权威性、前瞻性专著，白皮书由北京未来芯片技术高精尖创新中心联合斯坦福大学、加州大学、圣母大学、清华大学等在内的领域顶尖研究者和产业界资深专家，包括10余位IEEE Fellow，历时一年编写完成。该白皮书凝练AI芯片技术的关键问题和发展方向，以前瞻性的视角和对技术链条的深刻理解，总结出富有启示意义和巨大价值的观点，是值得政府机构、产学研界、投资机构参考的重要文献 。
《人工智能芯片技术白皮书（2018）》主要包括九个章节的内容 ：第1章为发展AI芯片产业的战略意义以及白皮书基本内容概述。第2章介绍了AI芯片的技术背景，并从多个维度提出了满足不同场景条件下AI芯片和硬件平台的关键特征。第3章介绍了近几年的AI芯片在云侧、边缘和终端设备等不同场景中的发展状况，总结了云侧和边缘设备需要解决的不同问题，以及云侧和边缘设备如何协作支撑AI应用。第4章在CMOS工艺特征尺寸逐渐逼近极限的大背景下，结合AI芯片面临的架构挑战，分析AI芯片的技术趋势。第5章讨论了建立在当前CMOS技术集成上的云端和终端AI芯片架构创新。第6章主要介绍对AI芯片至关重要的存储技术。第7章重点讨论在工艺、器件、电路和存储器方面的前沿研究工作，和以此为基础的存内计算、生物神经网络等新技术趋势。第 8章介绍神经形态计算技术和芯片的算法、模型以及关键技术特征，并分析该技术面临的机遇和挑战。第9章主要讨论AI芯片的基准测试和技术路线图的相关问题。第10章展望AI芯片的未来。
二、《智能计算系统》和《智能计算系统实验教程》
机械工业出版社于去年和今年8月先后出版了《智能计算系统》和配套实验教程《智能计算系统实验教程》两本教材，作者分别是陈云霁、李玲、李威、郭崎、杜子东和李玲、郭崎、陈云霁等。
2018年陈云霁研究员在中国科学院大学率先主讲“智能计算系统”课程，后来又在北大、北航、天大、中科大、南开、北理工、华科等高校独力或联合开设了同样的课程。《智能计算系统》也是国际上第一本系统介绍当代智能计算系统软硬件技术栈原理的教材。目前，“智能计算系统”课程和《智能计算系统》教材已经推广至国内70余所高校，2022年还将有三十余所高校陆续开设。
《智能计算系统》教材由深度学习处理器芯片研究的开拓者陈云霁研究员，带领中科院计算所、软件所的专家学者，结合其多年丰富的工程实践和专业教学经验以及实验室研究成果倾心写就，是国际首部完整讲授当代深度学习计算系统软硬件技术栈的书。由于教材的封面是由图像风格迁移算法生成的梵高风格的星空图片，全书以该风格迁移应用作为驱动范例，贯穿始终，来介绍在面向深度学习的智能计算系统中从算法到编程再到芯片是如何工作的，因此又被称作“星空书”。
《智能计算系统实验教程》结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。实验设计与理论章节一对一匹配，结合知识树的构建，帮助高校教师和学生轻松上手实验，切实强化动手能力，让学生真正掌握智能计算系统的部署与优化。这本实验教程凝结了智能计算系统课程团队成员的心血。为了调动学生的学习积极性，图书作者为本书设计了一款配套的游戏——《太空开发者》，利用游戏中的“稠密奖励”、“即时奖励”和“体系性奖励”等机制来提高学生的学习热情。学生可以通过完成智能计算系统的各个实验，不断获取游戏中的奖励，游戏通关后便可完成整个智能计算系统实验课程的学习。这本书不仅是一本实验教程，也是教材作者对教学的一种新尝试。这种创新的教学机制如果能够有效地提升学生的学习热情，不仅有利于培养具有系统思维的人工智能人才，还可能对很多其他工科专业课程的教学起到借鉴作用。
三、《人工智能芯片设计》
科学出版社于2020年5月出版了《人工智能芯片设计》，作者是尹首一、涂锋斌、朱丹、魏少军，这是一本系统性讲解AI芯片的专著。该书介绍了人工智能芯片相关的基础知识，分析了人工智能处理面临的挑战，而由此引出全书的重点：人工智能芯片的架构设计、数据复用、网络映射、存储优化以及软硬件协同设计技术等领域前沿技术，书中还讨论了当前研究成果，并辅以实验数据进行比较分析，展望了人工智能芯片技术的发展方向。
《人工智能芯片设计》一书凝结了全体作者在新型计算架构、集成电路设计和AI算法方面的长期技术积累和丰富工程经验，才得以问世。该书主创尹首一教授任职清华大学集成电路学院副院长，中国电子学会电子设计自动化专委会秘书长。研究方向包括可重构计算、人工智能芯片设计、低功耗电路设计等，在人工智能芯片领域已发表200余篇学术论文。
《人工智能芯片设计》前两章主要概述人工智能的发展历程，介绍深度学习的基础理论和常见算法，第3章至第7章内容包括智能计算的挑战、人工智能芯片架构设计、人工智能芯片的数据复用、人工智能芯片的网络映射、人工智能芯片的存储优化、人工智能芯片的软硬件协同设计，最后一章总结全书并展望了人工智能芯片设计的未来趋势，简要介绍了软件定义芯片、存算一体等未来发展方向。《人工智能芯片设计》是《集成电路设计丛书》压轴的一本，该套丛书是国内第一套集成电路设计类丛书，是我国集成电路设计领域的最新成果总结，入选国家“十三五”重点出版物出版规划项目，获得国家出版基金项目资助。
四、《深度学习-硬件设计》
台湾全华图书于2020年7月出版了繁体版的《深度学习-硬件设计》（Deep Learning-Hardware Design），由Kneron耐能创始人兼CEO刘峻诚博士等人编著。2019年，刘峻诚博士和新竹清华大学资讯工程系林永隆教授合作，在该校开设AI芯片相关的研究生课程，受到学生的热烈欢迎。这本《深度学习-硬件设计》教科书，详细介绍全球深度学习主要学术流派的经典架构与AI芯片主流厂商的硬件架构，被新竹清华大学、新竹交通大学、台湾成功大学采用为研究生阶段的教科书。
这本教科书针对目前深度学习在解决算力瓶颈的架构，独家收录包括各家IC设计与个别实验室的设计，针对不同的架构有深入浅出的说明，并辅助使用大量的图示，以资料流的路径观点，说明设计的优缺点。深度学习成功解决许多电脑上的难题，并广泛应用于日常生活中，例如，金融、零售和医疗保健等。该书从CPU、GPU和NPU，到各种深度学习硬件设计，并列出解决问题的不同方式。从这些设计中可以发展出崭新硬件设计，进一步改善整体效能和功耗。主要章节包括神经网路模型、深度学习、并行架构、流图理论、卷积优化、记忆体内计算、近记忆体架构、网路稀疏。本书适用于大学、资讯工程、电子、电机、自控系深度学习课程及对本书有兴趣的人士使用。
五、《嵌入式深度学习：算法和硬件实现技术》
机械工业出版社在今年8月翻译出版了《嵌入式深度学习：算法和硬件实现技术》，该书作者是[比]伯特·穆恩斯（Bert Moons）、[美] 丹尼尔·班克曼（Daniel Bankman） 以及[比]玛丽安维·赫尔斯特（Marian Verhelst）。这本书介绍了实现嵌入式深度学习的算法和硬件实现技术。作者描述了应用、算法、电路级的协同设计方法，这些方法有助于实现降低深度学习算法计算成本的目标。这些技术的影响显示在四个用于嵌入式深度学习的硅原型中。该书主要章节包括：嵌入式深度神经网络、优化的层次级联处理、硬件-算法协同优化、近似计算的电路技术、Envision:能耗可调节的稀疏卷积神经网络处理等内容。本书是入门嵌入式深度学习算法及其硬件技术实现的经典书籍。在供能受限的嵌入式平台上部署深度学习应用，能耗是最重要的指标，书中详细介绍如何在应用层、算法层、硬件架构层和电路层进行设计和优化，以及跨层次的软硬件协同设计，以使深度学习应用能以最低的能耗运行在电池容量受限的可穿戴设备上。同时，这些方法也有助于降低深度学习算法的计算成本。
感谢行业资深人士的指点与指正！
（校对/无剑芯）
参考资料：
https://novel.ict.ac.cn/aics/
https://www.tenlong.com.tw/products/9789865034481?list_name=lv
https://www.dx2025.com/archives/216.html
