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本期评测名单如下
请以上几位大佬联系工作人员（微信：elecfans123）领取书籍进行评测，如在5个工作日内未联系，视为放弃本次试用评测资格！ 前言不知不觉中，我们来到一个计算机科学飞速发展的时代，手机和计算机中各类便捷的软件已经融入日常生活，在此背景下，硬件特别是算力强劲的芯片，对于软件服务起到不可替代的支撑作用。芯片的算力，在全球范围内，对于推动科技进步、经济发展及社会整体的运作具有至关重要的作用。随着信息技术的高速发展，高性能计算（HPC）和人工智能（AI）等技术在多个领域的应用变得日益广泛，芯片算力成为支持这些技术的基础。 我们在长期工作中，一直关注芯片技术的发展，因为高算力的芯片是支持服务器等专业应用领域和消费电子发展的根基，无论是手机、平板电脑，还是汽车、智能制造，各行各业都开始关注算力，对算力芯片提出更高、更密集的应用需求。 12年前，我与本书作者相识时，他向我提出一个想法：建立中关村在线高性能计算频道。该频道隶属于核心硬件事业部，聚焦算力芯片相关的产品技术分析、评测，并为企业客户提供内部参考。后来这个想法被否决了，因为投入较大、难以落地，且客户对算力的认同远不及今天这种高度。 这几年间其实我们联系甚少，但是作者一直没有脱离对芯片的应用和关注。特别是目睹GPU从消费电子转向算力芯片，目睹CPU从追求单核心性能转向追求并行度，关注并研究算力芯片，这个方向是绝对没错的。这些年作者在自己所工作的量化金融行业取得的成绩有目共睹，他作为算力芯片的用户，熟悉芯片产品布局、逻辑单元构成、微架构演变历程和特性，由他主笔这本书是非常合适的，并且这本书没有任何商业资源推动，完全依靠作者个人意志来策划和撰写。我用很快的速度阅读了全书，发现几乎大部分知识点都已经覆盖，很多细节还做了深入描述，本书尽最大努力兼顾了纸质媒体的高质量和专业网络媒体的信息更新速度。 算力芯片在最近15年有着巨大性能突破，这些年Intel的CPU芯片从双核128位SIMD到众核512位SIMD；NVIDIA的GPU产品从第一次实现顶点和像素统一的G80到现在重金难求的H100；AMD的Zen系列CPU和RDNA系列GPU两线作战；中国的高性能计算芯片逐步获得更多TOP500排名；华为Ascend 910 NPU芯片也成为AI时代的强有力竞争者；苹果、Cerebras、Ampere、特斯拉等企业的加入让这场“算力芯片战争”更加热闹。 CPU、GPU、NPU等芯片是推动科技创新的基石，算力的提升直接影响到产业的数字化转型和升级。这几年人工智能取得突破性进展的时间关口，社会对芯片算力的需求将会更加旺盛，芯片在全社会中的重要性也将进一步增强。很高兴看到这本书的问世，看到作者在自己工作之余还能坚持对另一个领域的分析和研究，希望更多社会资源和资本力量关注算力芯片的发展，希望我们的国家能够更独立自主地设计制造高性能算力芯片。 内容简介：本书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，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近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。
作者介绍：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，主要负表机器学习多因子模型开发工作，是高性能计算的密集应用行业。 申请时间2024年9月2日——2024年10月2日 活动参与方式
注意事项
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3 条评论
15 个讨论
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AI大模型时代，GPU是AI应用的核心，是众多AI技术的基石，非常想学习GPU原理和优化技术。
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从事多年英伟达JETSON 开发板和各式FPGA开发板的学习和微应用层面开发，对于各式的开发板的应用面了解颇深，而一直想从底层研究一下边缘计算的GPU芯片架构和内部逻辑，却苦无足够细化的芯片类教程，希望有机会深度此书，解我愚惑！
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我是北京交大电子信息的一名大三同学，参加了今年的电赛，开始对芯片方面比较感兴趣，同时也是robocon的坑友，明年是四足的主力。我认为好的硬件支持是必要的，也是系统稳定的前提，因此希望能快点通过这本书来更多的了解cpu,gpu，为选择上位机打好基础
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想要学习核处理器的架构和功能部件，这本书很不错，讲的比较深
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我的试读理由：
一、深入理解微架构原理与特性 知识深化：随着技术的不断进步，CPU、GPU、NPU等高性能算力芯片的微架构设计日益复杂且精细化。试读这本书将使我能够深入了解这些芯片内部的微架构原理，包括指令集架构、流水线设计、缓存策略、多核并行处理等关键要素，从而掌握其高性能的根源。 技术前沿：通过试读，我可以接触到最新的微架构设计理念和技术趋势，如GPU中的Tensor Core、NPU中的神经网络加速器等，这些新技术对于提升算力、优化能效具有重要意义。 二、提升专业技能与竞争力 专业技能提升：作为芯片设计工程师”，掌握高性能算力芯片的微架构知识对于我的职业发展至关重要。试读将帮助我系统地学习这些知识，提升我的专业技能水平。 竞争力增强：在当前竞争激烈的科技行业中，具备高性能算力芯片微架构分析能力的人才备受青睐。试读这本书将使我在求职市场上更具竞争力，为未来的职业发展铺平道路。 三、促进科研与技术创新 科研支持：对于从事科研工作的我来说，试读这本书将为我提供坚实的理论基础和丰富的技术参考。我将能够结合实际需求，开展针对CPU/GPU/NPU微架构的科研工作，推动相关领域的技术进步。 技术创新：在深入了解微架构的基础上，我将尝试探索新的设计思路和方法，提出创新性的解决方案。这些创新成果有望为芯片设计领域带来新的突破和发展。 四、推动行业应用与发展 行业应用：高性能算力芯片在人工智能、大数据分析、云计算等领域具有广泛应用。通过试读这本书，我将更好地了解这些芯片在不同行业中的应用场景和需求特点，为行业应用提供有力的技术支持。 产业发展：随着算力需求的不断增长，高性能算力芯片产业将迎来更加广阔的发展空间。试读这本书将使我更加关注产业的发展动态和趋势，为产业的发展贡献自己的力量。 综上所述，试读关于“高性能CPU/GPU/NPU微架构分析”的书籍将对我个人成长、职业发展、科研创新以及行业应用等方面产生积极影响。我真诚地希望获得这次试读的机会。 |
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申请阅读《算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析》的理由
一、深化专业理解与技能提升 在快速发展的信息技术领域，算力芯片作为支撑大数据处理、人工智能、云计算等关键技术的基础设施，其重要性不言而喻。作为对计算机体系结构、微处理器设计以及新兴计算技术充满兴趣的学者/工程师，我深知深入理解高性能CPU、GPU、NPU（神经网络处理器）的微架构是提升个人专业技能、紧跟行业发展趋势的关键。本书通过详细剖析这些算力芯片的微架构，将为我提供一个全面而深入的视角，帮助我更好地掌握这些核心技术的精髓。 二、探索技术前沿与趋势 随着摩尔定律逐渐逼近物理极限，算力芯片的设计和创新正面临着前所未有的挑战与机遇。CPU、GPU、NPU作为算力芯片领域的三大支柱，其微架构的不断优化与创新是推动算力提升、算法加速的关键因素。本书不仅分析了当前市场上主流算力芯片的微架构特点，还探讨了未来可能的发展趋势，如量子计算、光计算等新兴技术的潜在影响。通过阅读本书，我期望能够洞察技术前沿，把握未来发展趋势，为我的职业生涯或学术研究提供方向性指导。 三、实践应用与问题解决 在实际工作中，无论是开发高性能计算应用、优化机器学习模型还是设计新型嵌入式系统，都离不开对算力芯片性能的深刻理解与充分利用。本书通过具体案例和实验数据，展示了如何根据应用场景的需求选择合适的算力芯片、如何优化微架构以提高性能等实用技巧。这些知识将直接提升我解决实际问题的能力，使我在面对复杂计算任务时能够更加从容应对。 四、促进跨学科交流与合作 算力芯片的研究涉及计算机科学、电子工程、材料科学等多个学科领域。本书作为一本跨学科的著作，不仅吸引了计算机体系结构专家的关注，也吸引了来自不同背景的研究人员和工程师的兴趣。通过阅读本书，我期望能够与更多志同道合的学者和工程师建立联系，共同探讨算力芯片领域的最新进展和挑战，促进跨学科交流与合作，共同推动该领域的繁荣发展。 综上所述，我真诚地申请阅读《算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析》一书。我相信，通过阅读本书，我将在专业知识、技能提升、技术前沿探索以及实践应用等方面获得显著的收获与成长。 |
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我对《算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析》这本书非常感兴趣。作为一名AI技术爱好者，我一直对算力芯片的发展历程和内在原理充满好奇。这本书的出版可谓恰逢其时，它不仅系统全面地介绍了当前主流算力芯片的微架构设计，还特别关注了CPU、GPU、NPU等不同类型芯片在逻辑单元构成、存储体系、线程管理等方面的异同，这对于想要真正理解算力芯片"术"与"道"的人来说是一份难得的技术盛宴。
我尤其对以下几个话题印象深刻：一是对CPU流水线技术的深入剖析，这是算力芯片实现并行计算的基石；二是对GPU从单纯图形处理器到通用计算芯片蜕变历程的生动描述，这背后凝结了无数工程师的智慧结晶；三是对华为海思等国产NPU芯片的架构分析，让我们看到了中国在高端芯片领域的创新力量。这些内容不仅填补了我的知识空白，更激发了我进一步探索算力芯片前沿技术的兴趣。 这本书无疑是观察和研究这一领域的绝佳向导，它将帮助我厘清算力芯片发展脉络，把握技术发展趋势，为未来从事相关工作奠定扎实基础。衷心希望能有机会与业内同仁分享交流，共同见证算力芯片这个时代的"硬核"力量! 如果有幸获得这本书，结合我从京东网站看到的本书的目录框架，我将制定如下阅读计划： 前两周我至少完成两篇阅读心得，后续一个月我还会尽可能再分享2篇阅读心得。 前7天，重点阅读第1-4章内容。其中，第1章可以让我对当前算力芯片的整体格局有一个宏观把握；第2-4章则是对CPU微架构的深入剖析，包括流水线、缓存、计算单元等核心部件。我将撰写心得，探讨TOP500和MLPerf这两大基准测试给算力芯片行业带来的影响，以及分支预测、乱序执行、SIMD等现代CPU的关键技术。 7-14天，重点阅读第5-6章内容。第5章介绍了环形、Infinity Fabric、NoC等多种芯片拓扑结构，这对理解算力芯片的并行扩展能力至关重要。第6章则对申威、富士通、苹果、AMD、Intel等厂商的经典CPU芯片进行了案例解析。我将撰写心得，对比分析不同拓扑结构的优劣，同时提炼各大厂商CPU设计的特色与趋势。 15-30天，重点阅读第7-9章内容。这三章主要讲述GPU的架构演进和张量处理器设计。我将先梳理GPU从图形计算到通用计算的发展脉络，再重点研究NVIDIA、AMD、Intel等厂商的GPGPU微架构；同时也会关注谷歌TPU、华为昇腾等专用AI芯片的张量计算单元。我计划探讨GPU存储体系、线程管理、低精度计算等对AI任务加速的关键技术。 31-45天，重点阅读第10-11章内容。第10章全面回顾了NVIDIA、AMD、Intel几大厂商历代GPU架构的演进，是对前几章内容的系统总结。第11章则侧重芯片互连技术，如HBM、PCIe、CXL、NVLink等。我将撰写心得，在梳理GPU微架构发展脉络的同时，思考互连技术对构建异构计算系统的重要意义。 |
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【书籍评测活动NO.43】 算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析
抱着自学的心态， 申请 算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析 ， 我将提供 书评与读后感， 并力争把书中的知识应用于实践。 |
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《具身智能机器人系统》第1-6章阅读心得之具身智能机器人系统背景知识与基础模块
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