AI芯片开发核心技术详解

内容翔实：本书不是单单从某一种芯片、某一家公司或某一种体系结构出发，而是从AI芯片多个相关领域出发，介绍AI芯片当今主流模块是什么、哪些重要技术可以用于AI芯片、光刻机技术与芯片制造的技术分析等。
知识点全面：涉及的知识点包括电子、半导体、芯片制造、光刻机、接口通信、底层驱动、操作系统、系统软件、应用软件、AI算法、算子理论、AI框架、汇编语言、编译部署与C/C /Python语言等。 
实践性强：重点介绍如何动手开发，如何优化性能，并介绍了很多典型开发示例。

本书力求将芯片基础知识理论与案例实践融合在一起进行详细介绍。帮助读者理解芯片相关多个模块开发工作原理，同时兼顾了应用开发的技术分析与实践。本书包含大量翔实的示例和代码片段，以帮助读者平稳、顺利的掌握芯片开发技术。
全书共10章，包括RISC-V技术分析；PCIE，存储控制，以及总线技术分析；NPU开发技术分析；CUDA原理与开发示例分析；GPU渲染架构与优化技术分析；U-Boot开发分析；Linux开发分析；光刻机技术分析；芯片制造技术分析；卷积与矩阵相乘编译部署分析。
本书适合从事硬件设计、微电子技术、软件开发、编译器开发、人工智能，以及算法等方向的企业工程技术人员，也适合高校师生、科研工作人员、技术管理人员参考阅读。

吴建明，毕业于上海交通大学，专业方向是模式识别与智能系统。长期从事人工智能芯片设计、TVM/LLVM编译器、AI框架、自动驾驶、计算机视觉、图像识别、深度学习、摄像头/相机算法、机器学习、人工智能、视频编解码、芯片制造、嵌入式系统、计算机软件等领域的研发工作。主持或参与过30多项产品研发；参与了国家自然基金、上海市科委项目，并在核心期刊以上发表过11篇论文，其中8篇是第一作者。出版图书《TVM编译器原理与实践》《LLVM编译器原理与实践》。

芯片已应用到社会生活的各个领域，不仅计算机设备，就连生活中不可或缺的手机、汽车、家用电器以及各种机器设备等也离不开芯片。

以大数据、云计算为支撑，人们正在逐步实现各种机器的智能化。这些机器具有人的感知，能收集、加工各种信息，主动地进行某种目的的操作，经过学习训练(机器学习)还能从事技术含量更高的工作等，而这一切都是以各种芯片为基础的。

芯片产业正在日新月异地发展。尽管目前已有减速的迹象，但信息化、多媒体化、数字化、智能化的进程仍在继续。所有这些都有赖于电子技术及作为其核心的芯片技术的持续进展。

芯片是信息革命的核心技术和主要推动力，可以说，信息产业的进步离不开芯片的发展。特别是目前的移动互联网和人工智能时代，表面上看是智能手机、人工智能（AI）、互联网公司App大行其道，但其背后都是许多芯片在支撑海量数据的计算、处理、传输和通信。

目前，一方面芯片技术正日益广泛、深入和快速地应用到现代社会的各个领域； 另一方面，很多人对芯片技术的了解、对其本质的认识却一知半解，人云亦云。由于芯片涉及大量尖端技术，设计与制造难度极高，即使专业人士也很难了解其中的奥妙。同时，由于多学科交叉，即使某一学科的专家，也难以做到一专百通。面对涉及面广、发展快、内容新而又相当深奥的半导体技术和芯片技术，迫切需要一本深入浅出、通俗易懂、内容广泛、学科交叉，既考虑专业深度，又兼顾通俗性，同时，照顾到实际开发应用的书提供帮助。

本书正是基于以上目的编写，其主要特点如下：

(1) 非常重要。在多年的工作中，笔者深感芯片技术的重要性。本书不是单单从某一种芯片、某一家公司或某一种体系结构出发，而是考虑AI芯片应用的多个领域，介绍当今AI芯片的主流、可以用于AI芯片的重要模块、芯片制造工艺、芯片设备光刻机的技术分析等。

(2) 内容全面。芯片涉及的知识非常庞杂，需要非常深厚的理论基础与实践经验，因此很多技术人员对芯片望而生畏。本书涉及的知识点包括电子、半导体、芯片制造、光刻机、接口通信、底层驱动、操作系统、系统软件、应用软件、AI算法、算子理论、AI框架、汇编预言、C/C 、Python语言等。

(3) 以引领入门与动手开发为宗旨。很多工程师对芯片设计无从下手，也不知道从哪里学起，更不清楚如何开发芯片。本书重点介绍如何学习芯片设计、制造与应用技术的知识点，如何动手开发，如何优化性能，并介绍了很多典型开发示例。

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在本书的写作过程中得到了家人的全力支持，在此，对他们表示深深的感谢。也感谢清华大学出版社的编辑们，因为有了他们的辛勤劳作和付出，本书才得以顺利出版。

由于编者技术能力有限，书中难免存在疏漏，还望广大读者不吝赐教。

编者
2024年8月