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，分别从深度学习与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。

第1章绪论
1.1深度学习加速器
1.2技术栈
1.3人员配置与开发周期
1.4就业与人才缺口
1.5本书概述
1.6代码开源
第2章深度学习与FPGA基础
2.1基础概念
2.1.1从人工智能到深度学习
2.1.2卷积神经网络
2.1.3循环神经网络
2.1.4Transformer
2.2深度学习框架
2.2.1TensorFlow
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