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極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決mac統一記憶體的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

mac統一記憶體進入發燒排行的影片

基於超大規模統一記憶體系統之跨層級設計

為了解決mac統一記憶體的問題，作者曹哲維 這樣論述：

隨著大數據時代的到來，應用程式所需要的記憶體容量的成長速度已經超過DRAM記憶體所能提供，並且大型的DRAM記憶體也帶來了極高的漏電流與硬體的成本考驗。為了解決這樣的問題，異質性記憶體(Unified Memory)被提出來置換純DRAM的主記憶體用於資料密集的應用。異質性記憶體通常包含著少量且高速的DRAM與大量低成本的非揮發性記憶體，這些揮發性記憶體中又以快閃記憶體最為成熟。但是快閃記憶體相較於DRAM有著極高的存取延遲，為了避免主記憶體的存取效能被嚴重的影響，通常會使用DRAM當作快閃記憶體的快取。將最近常用的資料存取於DRAM，而比較不常用的資料則存放於快閃記憶體中。主記憶體層級需要

兼顧著存取的效能與維護的成本，我們提出了兩個跨層級的設計是基於CPU的異質性主記憶體，第一個研究主要是在記憶體模組內部如何優化存取效能並降低管理維護成本，而第二個研究則是利用作業系統與記憶體模組兩者的資訊交換來更進一步降低維護成本並優化存取效能。除此之外，我們第三個研究則是基於GPU的異質性主記憶體設計，利用排程資訊來預先搬移資料於快閃記憶體與DRAM之間。一系列的實驗證明我們的設計可以有效改善存取效能與兼顧維護成本。

基於CUDA的GPU並行程序開發指南

為了解決mac統一記憶體的問題，作者（美）托爾加·索亞塔 這樣論述：

本書旨在幫助讀者瞭解與基於CUDA的GPU並行程式設計技術有關的基本概念，並掌握使用C語言進行GPU高性能程式設計的相關技巧。 　 　 本書共分為三部分，第一部分通過CPU多執行緒程式設計解釋了平行計算，使得沒有太多平行計算基礎的讀者也能毫無阻礙地 入門CUDA；第二部分重點介紹了基於CUDA的GPU大規模並行程式的開發與實現，並通過大量的性能分析説明讀者理解如何開發一個好的GPU並行程式以 及GPU架構對程式性能的影響：第三部分介紹了一些常用的CUDA庫、OpenCL程式設計語言、其他GPU程式設計語言和API以及深度學習庫cuDNN。 　　 本書內容翔實、實例豐富，可作為高等院校相關專業高

年級本科生和研究生課程的教材，也可作為電腦相關技術人員的參考書。 唐傑，博士，南京大學電腦科學與技術系副教授，主要研究高性能計算與並行處理技術，主持和參與國家科技重大專項、國家自然科學基金等十餘項課題，在國內外學術會議和期刊上發表了50多篇論文，還參與編寫了多部教材。 　　 托爾加·索亞塔（Tolga Soyata），紐約州立大學奧爾巴尼分校電氣與電腦工程系副教授。主要教授大型積體電路、GPU程式設計課程，曾擔任羅賈斯特大學CUDA教學中心和CUDA研究中心負責人。 　　 Tolga Soyata，於1988年在伊斯坦布爾技術大學電子與通信工程系獲得學士學位，1992年在美

國馬裡蘭州巴爾的摩的約翰·霍普金斯大學電氣與電腦工程系（ECE）獲得碩士學位，2000年在羅賈斯特大學電氣與電腦工程系獲得博士學位。2000年至2015年間，他成立了一家IT外包和影印機銷售／服務公司。在運營公司的同時，他重返學術界，在羅賈斯特大學電氣與電腦工程系擔任研究員。   之後，他成為助理教授，並一直擔任電氣與電腦工程系教職研究人員至2016年。在羅賈斯特大學電氣與電腦工程系任職期間，他指導了三名博士研究生。其中兩人在他的指導下獲得博士學位，另一位在他2016年加入紐約州立大學奧爾巴尼分校擔任電氣與電腦工程系副教授時留在了羅賈斯特大學。Soyata的教學課程包括大型積體電路、類比電路以

及使用FPGA和GPU進行並行程式設計。他的研究興趣包括資訊物理系統、數位元元健康和高性能醫療移動雲計算系統等。 Tolga Soyata從2009年開始從事GPU程式設計的教學，當時他聯繫Nvidia將羅賈斯特大學認證為CUDA教學中心（CTC）。在Nvidia將羅賈斯特大學認證為教學中心後，他成為主要負責人。之後，Nvidia還將羅賈斯特大學認證為CUDA研究中心（CRC），他也成為專案負責人。   Tolga Soyata在羅賈斯特大學擔任這些計畫的負責人直到他於2016年加入紐約州立大學奧爾巴尼分校。這些計畫後來被Nvidia命名為GPU教育中心和GPU研究中心。在羅賈斯特大學期間，

他講授了5年GPU程式設計和高級GPU專案開發課程，這些課程同時被列入電氣與電腦工程系以及電腦科學與技術系的課程體系。自2016年加入紐約州立大學奧爾巴尼分校以來，他一直在講授類似的課程。本書是他在兩所大學講授GPU課程的經驗結晶。 譯者序 前言 關於作者 第一部分 理解CPU的並行性 第1章 CPU並行程式設計概述 1．1 並行程式設計的演化 1．2 核心越多，並行性越高 1．3 核心與執行緒 1．3．1 並行化更多的是執行緒還是核心 1．3．2 核心資源分享的影響 1．3．3 記憶體資源分享的影響 1．4 第一個串列程式 1．4．1 理解資料傳輸速度 1．4．2 im

flip．c中的main（）函數 1．4．3 垂直翻轉行：FlipImageV（） 1．4．4 水準翻轉列：FlipImageH（） 1．5 程式的編輯、編譯、運行 1．5．1 選擇編輯器和編譯器 1．5．2 在Windows7、8、10平臺上開發 1．5．3 在Mac平臺上開發 1．5．4 在Unix平臺上開發 1．6 Unix速成 1．6．1 與目錄相關的Unix命令 1．6．2 與文件相關的Unix命令 1．7 偵錯工具 1．7．1 gdb 1．7．2 古典調試方法 1．7．3 valgrind 1．8 第一個串列程式的性能 1．8．1 可以估計執行時間嗎 1．8．2 代碼執行時OS在做

什麼 1．8．3 如何並行化 1．8．4 關於資源的思考 第2章 開發第一個CPU並行程式 2．1 第一個並行程式 2．1．1 imflipP．c中的main（）函數 2．1．2 執行時間 2．1．3 imflipP．c中main（）函數代碼的劃分 2．1．4 執行緒初始化 2．1．5 創建執行緒 2．1．6 執行緒啟動／執行 2．1．7 執行緒終止（合併） 2．1．8 執行緒任務和資料劃分 2．2 點陣圖檔 2．2．1 BMP是一種無損／不壓縮的檔案格式 2．2．2 BMP影像檔格式 2．2．3 標頭檔ImageStuff．h 2．2．4 ImageStuffc中的圖像操作函數 2．3 執行

執行緒任務 2．3．1 啟動執行緒 2．3．2 多執行緒垂直翻轉函數MTFlipV（） 2．3．3 FlipImageV（）和MTFlipV（）的比較 2．3．4 多執行緒水準翻轉函數MTFlipH（） 2．4 多執行緒代碼的測試／計時 第3章 改進第-個CPU並行程式 …… 第二部分 基於CUDA的GPU程式設計 第三部分 拓展知識 近10年來，隨著大資料、深度學習等相關領域的發展，對計算能力的需求呈幾何級數增長。與此同時，大型積體電路的發展卻受到功耗、散熱、電晶體尺寸等客觀因素的限制，難以繼續維持摩爾定律。因此，人們逐漸把目光轉向了並行系統。GPU自誕生之日起就是為

電腦的圖形圖像渲染等大規模並行處理任務而服務的，因而越來越受到研究界和企業界的關注。隨著CUDA等計算架構模型的出現，這一趨勢更加明顯。 　　 CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）是Nvidia（英偉達）提出的平行計算架構，它可以結合CPU和GPU的優點，處理大規模的計算密集型任務。同時，它採用了基於C語言風格的語法，又將CPU端和GPU端的開發有效地集成到了同一環境中，對於大多數C程式師來說，使用十分方便，因而一經推出就迅速佔領了GPU開發環境的市場。 　　 然而，會寫CUDA程式與會寫好的CUDA程式相差甚遠！ 　　 阻礙CU

DA程式獲得高性能的原因有很多。首先，GPU屬於單指令多資料類型的平行計算，因而任務切分方式非常關鍵，既要充分挖掘執行緒級的並行性，也要充分利用流來實現任務級的並行。其次，GPU的存儲類型和訪問模式比CPU的要豐富得多，一個成功的CUDA程式要能充分利用不同類型的存儲。   再次，NvidiaGPU的架構還處於高速發展期，新一代GPU所推出的新功能也能夠有效地提升計算效率。最後，萬丈高樓平地起並不是CUDA開發的最佳方式，Nvidia和一些協力廠商機構都開發了很多基於CUDA的支撐庫，利用好這些協力廠商庫可以讓你的開發過程事半功倍。 Tolga Soyata結合他10多年的CUDA教學經驗以

及與 Nvidia多年合作的經歷精心撰寫了本書，針對上述問題進行了詳細而生動的闡述。本書最獨特的地方是它在第一部分中通過CPU多執行緒解釋平行計算，使沒有太多平行計算基礎的讀者也能毫無阻礙地進入CUDA天地。   第二部分重點介紹了基於CUDA的GPU大規模並行程式的開發與實現。與現有的同類書籍相比，本書的特點是在多個NvidiaGPU平臺（Fermi、Kepler、Maxwell和Pascal）上並行化，並進行性能分析，説明讀者理解GPU架 構對程式性能的影響。第三部分介紹了一些重要的CUDA庫，比如cuBLAS、cuFFT、NPP和Thrust（第12章）；OpenCL程式設計語言（第 1

3章）；使用其他程式設計語言和API庫進行GPU程式設計，包括Python、Metal、Swifi、OpenGL、OpenGLES、OpenCV和微軟 HLSL（第14章）；當下流行的深度學習庫cuDNN（第15章）。 　　 本書通過生動的類比、大量的代碼和詳細的解釋向讀者循序漸進地介紹了基於CUDA程式設計開發的GPU平行計算方法，內容豐富翔實，適合所有具備基本的C語言知識的程式師閱讀，也適合作為GPU平行計算相關課程的教材。 　　 在本書的翻譯過程中得到了機械工業出版社華章公司朱捷先生的大力支持，在此表示由衷的感謝！ 　　 限於水準，翻譯中難免有錯誤或不妥之處，真誠希望各位讀者批評指正。

高效能神經網路訓練加速器架構與其電路設計

為了解決mac統一記憶體的問題，作者莊宗翰 這樣論述：

人工智慧(artificial intelligence, AI)已經變成近幾年最熱門的研究主題。AI可以被應用在影像識別、物件偵測和自然語言處理等領域。尤其研究人員們利用神經網路在這些領域上有所突破。神經網路又以多樣化和可以深及上百層的架構而聞名。這樣的結構也使神經網路需要大量的運算和記憶體資源。基於圖形處理器(graphics processing units, GPU)上硬體加速的演進使神經網路有可能被使用在實際的應用上。然而GPU往往需要較大體體積，也有較大的功率消耗。許多研究者投入在如何減少神經網路的運算資源消耗和實現在特定的硬體上。這些研究中，多數的成果只能加速神經網路的推理。除

了對推理的支援，本論文提出的架構還可以進行神經網路的訓練，訓練的方式是基於向後傳遞演算法來找出最佳的神經網路模型。訓練過程包含三個步驟：向前傳遞、向後傳遞以及權重更新，而推理過程只包含向前傳遞的步驟。本論文致力於設計出一個統一的架構可以處理卷積神經網路(convolutional neural networks, CNN)訓練的三個步驟。除此之外，資料輸入輸出的頻寬也是加速器設計上的瓶頸。為了減少資料的頻寬，本論文使用先前的研究中提出的floating-point signed digit algorithm (FloatSD)演算法和量化技巧作為基礎來減少神經網路的大小和資料位寬。先前的研究

可以在ImageNet資料集中得到只比浮點數版本少0.8%的top-5正確率的結果。本論文主要在設計可以訓練神經網路的加速器，這個設計包含資料流處理、AMBA介面以及記憶體設置上的設計。本設計是IP層級的加速器，可以接上SOC平台。除此之外，本論文也投入於優化資料的重複利用來使系統有效率的存取DRAM。關鍵字: 卷積神經網路、反向傳播算法、FloatSD