




《算力芯片——高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析》介绍了超级计算机算力和AI算力的异同,从CPU流水线开始,描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分,介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理,以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述,回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点,介绍了存储与互连总线技术,即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。
作者简介:
濮元恺,曾就职于中关村在线核心硬件事业部,负责CPU和GPU类产品评测,长期关注GPGPU并行计算相关芯片微架构。目前在量化金融领域,主要负责机器学习多因子模型开发工作。
目录:
第1章 从TOP500和MLPerf看算力芯片格局
第2章 高性能CPU流水线概览
第3章 缓存硬件结构
第4章 CPU计算单元设计
第5章 逻辑拓扑结构
第6章 经典算力CPU芯片解读
第7章 从图形到计算的GPU架构演进
第8章 GPGPU存储体系与线程管理
第9章 张量处理器设计
第10章 经典GPU算力芯片解读
第11章 存储与互连总线技术
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