基于FPGA的深度学习加速器的设计与实现

　　本书从深度学习与人工智能芯片的研究现状出发，以作者自主设计的TGU深度学习加速器及其配套软件栈为实例，系统性地论述基于FPGA器件的人工智能芯片的设计原理、流程和方法。全书共分10章，分别由深度学习与FPGA基础、 深度学习加速器设计流程、模型设计、训练与量化、架构设计、Verilog实现、SpinaHDL实现、仿真与验证、编译器与工具链等十部分组成。本书适合人工智能、计算机科学相关领域的研究和开发人员阅读。

　　宋庆增，男，1980年12月1日出生于河北省保定市，民盟社员。博士研究生毕业，副教授，硕士生导师， 现为天津工业大学计算机科学与技术学院副教授。天津市高校“中青年骨干创新人才培养计划”人选。

目录
1、 绪论
2、 深度学习与FPGA基础
3、 深度学习加速器设计流程
4、 模型设计、训练与量化
5、 架构设计
6、 Verilog实现
7、 SpinaHDL实现
8、 仿真与验证
9、 编译器与工具链
10、总结与展望