不只是CUDA，通用GPU程式模型及架構原理

人工智慧的基礎
深度學習的基石
了解GPGPU，加速您的想像力！！

　　當今科技快速發展，人工智慧、機器學習和資料分析等領域的運用已經深入到生活中。作為這些技術的重要基石，GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit，通用圖形處理器）技術在硬體設計和軟體開發中扮演著關鍵角色，也使得掌握GPGPU技術及其架構，對於了解與推動相關領域的進一步發展十分重要。

　　本書試圖從架構的方式，讓讀者理解 GPGPU 的系統特點，並思考其架構設計的重點與發展方向。不僅有軟體部分，也包含硬體架構的介紹、相關工具以及如何增進效率的技術討論。而每篇還有論文的引用、分析、討論、介紹，並於每章節附加參考文獻，幫助讀者有方向額外研究。

　　【章節簡介】
　　■ 第 1 章GPGPU 概述：
　　著重介紹GPGPU 與CPU 系統結構上的差異和現代GPGPU 產品的特點。

　　■ 第 2 章GPGPU 程式設計模型：
　　介紹GPGPU 程式設計模型的核心概念，勾勒出GPGPU 異質計算的設計要點。

　　■ 第 3 章GPGPU 控制核心架構：
　　對GPGPU 指令管線和關鍵控制元件的原理進行分析和介紹，並深入探討GPGPU 架構的瓶頸問題和最佳化方法。

　　■ 第 4 章GPGPU 儲存架構：
　　對GPGPU 多樣的層次化記憶體介紹，重點探討單晶片記憶體的設計和最佳化方法。

　　■ 第 5 章GPGPU 運算單元架構：
　　介紹數值表示和通用運算核心的設計。

　　■ 第 6 章GPGPU 張量核心架構：
　　對專門為人工智慧加速而設計的張量核心架構展開分析與介紹，揭示GPGPU 對深度學習進行硬體加速的基本原理。在先前架構原理、設計方法的探討中，本書還著重介紹國際前端的研究成果，力圖解釋設計背後的挑戰，促讓讀者更深入地思考GPGPU 架構設計的核心要素問題。

　　■ 第 7 章複習與展望：
　　對全書內容進行複習，並對GPGPU 發展進行展望。

　　【本書適合讀者】
　　．資工、資訊科學，或電腦相關科系的大學生、研究生。
　　．相關領域的工程師、研究人員。
　　．想要了解 GPGPU 如何運作者。