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第 1 节 内容提要
第 1 节 前言
第 1 节 AI 芯片是人工智能未来发展的核心什么是 AI 芯片
第 1 节 深度学习 AI 芯片
第 1 节 模拟计算
第 1 节 受量子原理启发的 AI 芯片解决组合优化问题的突破
第 1 节 超低功耗与自供电 AI 芯片
第 1 节 基础理论研究引领 AI 芯片创新
第 1 节 中英文术语对照表
第 1 节 参考文献
第 2 节 AI 芯片的历史
第 2 节 深度神经网络的基本组成及硬件实现
第 2 节 模拟计算芯片
第 2 节 量子退火机
第 2 节 超低功耗 AI 芯片
第 2 节 量子场论
第 3 节 AI 芯片要完成的基本运算
第 3 节 算法的设计和优化
第 3 节 新型非易失性存储器推动了模拟计算
第 3 节 伊辛模型的基本原理
第 3 节 自供电 AI 芯片
第 3 节 超材料与电磁波深度神经网络
第 4 节 AI 芯片的种类
第 4 节 架构的设计和优化
第 4 节 模拟计算的应用范围及其他实现方法
第 4 节 用于解决组合优化问题的 AI 芯片
第 4 节 小结
第 4 节 老子之道
第 5 节 AI 芯片的研发概况
第 5 节 电路的设计和优化
第 5 节 模拟计算的未来趋势
第 5 节 量子启发 AI 芯片的应用
第 5 节 后摩尔定律时代的芯片
第 5 节 量子机器学习与量子神经网络
第 6 节 小结
第 6 节 其他设计方法
第 6 节 小结
第 6 节 小结
第 6 节 摩尔定律仍然继续还是即将终结
第 6 节 统计物理与信息论
第 7 节 执行训练和推理的 AI 芯片
第 7 节 AI 芯片性能的衡量和评价
第 7 节 存内计算
第 7 节 进一步提高智能程度的 AI 算法及芯片
第 7 节 芯片设计自动化的前景
第 7 节 小结
第 8 节 深度学习算法成为目前的主流
第 8 节 小结
第 8 节 冯诺依曼架构与存内计算架构
第 8 节 自学习和创意计算
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