AI core & RISC Architecture 课程笔记

Week1：本周主要介绍了人工智能时代下计算机体系结构的现状、计算机的发展历史以及早期神经科学的发展与神经网络（多层感知机）的原理。

前言

本系列主要是对 AI core and RISC Architecture 这门课程的学习总结，该课程是由复旦大学陈迟晓老师讲授，课程内容涉及人工智能时代下计算机体系结构的现状与发展，内容丰富，十分前沿，很值得学习。

课程链接 >>> AI core and RISC Architecture

内容回顾

课程简介

• 课程目的
  传统的通用计算平台已无法满足目前快速发展的AI算法的计算性能，因此需要一种新的硬件计算平台，本课程正是讲解人工智能时代背景下计算机体系结构的现状与发展，通过分析人工智能算法的计算原理，学习目前专用于人工智能计算的硬件体系结构与设计方法。
  

• 课程内容

  • AI-Core Architecture
    • Parallelism : Pipeline, Superscalar, SIMD
    • Architecture: ILP, GPU, CGRA, Neuromorphic
    • Optimization: data flow, quantization, sparsity
    • Computing-in-Memory Architecture
  • RISC-V Architecture
    • Instruction Set Architecture
    • Single-Cycle RV32I Architecture
    • Pipelined RV32I and hazards

• 参考书籍
  

计算机的发展历史

• Early Ages – Great Ideas
• The Birth of Computers
• Von-Neumann Architecture
• First CPU Chip（Intel 4004）
  
  
  
  

神经科学的早期发展与神经网络

• Discovery of Neurons
• Neuron Structure and Modeling
• Visual Cortex in Cats
• Artificial Neural Networks