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出版者:上海科学普及出版社

作者:图灵 编

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787542728685

丛书系列:

图书标签:

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电子信息技术前沿探索：深度学习与边缘计算的融合应用 本书旨在为读者提供一个关于当前信息技术领域两大核心趋势——深度学习（Deep Learning）与边缘计算（Edge Computing）——深度融合与实践应用的全面视角。 面对物联网（IoT）设备激增、数据爆炸式增长以及对实时处理能力日益迫切的需求，传统的云计算范式已显现出其局限性。本书紧密围绕如何将复杂的深度学习模型部署到资源受限的边缘设备上，实现高效、低延迟的数据处理和决策制定，这一前沿技术挑战展开系统性的论述和实战指导。 第一部分：深度学习模型优化与轻量化 本部分聚焦于如何将那些计算资源消耗巨大的深度学习模型，适配到对算力、内存和功耗极为敏感的边缘环境中。 第一章：深度学习模型效率瓶颈分析 本章首先回顾当前主流深度学习架构（如CNN、RNN、Transformer）在移动端或嵌入式系统上面临的效率瓶颈，包括浮点运算次数（FLOPs）、模型参数量、内存占用和推理延迟。我们将分析造成这些瓶颈的深层原因，不仅仅停留在理论层面，而是结合实际案例展示模型结构对硬件效率的影响。 第二章：模型量化技术精讲 量化是实现模型轻量化的核心手段之一。本章将深入探讨从全精度（FP32）到低精度（如INT8、甚至二进制网络）转换的全过程。内容涵盖： 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）： 介绍静态量化和动态量化的原理与适用场景。特别关注如何通过校准集（Calibration Set）来最小化精度损失。 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）： 详细讲解如何将量化操作模拟引入训练流程中，以适应量化带来的非线性误差，从而实现更高的精度保持率。 硬件加速与量化： 分析不同硬件平台（如NPU、DSP）对特定量化格式的支持情况，以及如何针对目标硬件进行优化。 第三章：网络结构设计与剪枝策略 本章探讨通过改变网络拓扑结构和去除冗余连接来压缩模型： 网络结构重新设计： 介绍专为移动和边缘设备设计的轻量级网络结构，如MobileNet系列、ShuffleNet系列及其最新演进。对比分析深度可分离卷积、分组卷积在效率和性能上的权衡。 模型剪枝（Pruning）： 区分非结构化剪枝（基于权重/神经元稀疏性）和结构化剪枝（基于通道/层级）。提供实用的迭代式剪枝流程，包括预训练、稀疏化、微调的完整周期。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 讲解如何利用一个大型、高性能的“教师模型”的知识来训练一个小型、快速的“学生模型”，确保模型压缩后仍能保持较高的预测能力。 第二部分：边缘计算环境下的部署与推理加速 在模型优化之后，本部分关注如何高效地将这些轻量化模型部署到多样化的边缘硬件上并进行实时推理。 第四章：边缘计算架构与挑战 本章为边缘计算环境奠定基础认知： 边缘计算生态概述： 梳理从云端到雾计算再到终端设备的完整数据流和处理栈。强调边缘计算在数据隐私保护、网络带宽节约和低延迟服务中的关键作用。 异构硬件资源管理： 分析边缘设备通常包含的异构资源，如CPU、GPU、NPU（神经网络处理单元）和FPGA。讨论如何根据任务特性选择最合适的执行单元。 资源受限下的软件栈选择： 介绍针对嵌入式和边缘场景的优化推理框架，如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX Runtime等，并对比它们的适用性和性能表现。 第五章：推理引擎与运行时优化 本章深入探讨推理执行阶段的优化技术： 图优化技术： 介绍推理框架内部的计算图优化过程，包括算子融合（Operator Fusion）、常量折叠（Constant Folding）和死代码消除，以减少内核启动开销。 内存布局与访问优化： 分析不同数据布局（如NHWC vs NCHW）对特定硬件内存访问效率的影响，以及如何优化模型加载和激活值的内存分配策略。 并行化与调度： 探讨在多核边缘处理器上实现模型推理的并行化策略，包括层级并行与数据并行，以及如何利用操作系统或定制调度器进行资源竞争管理。 第六章：联邦学习与隐私保护的边缘部署 随着对数据主权和隐私保护要求的提高，联邦学习（Federated Learning, FL）成为边缘侧的理想选择。 联邦学习基础原理： 解释FL的核心概念，包括去中心化训练、模型聚合（如FedAvg算法）以及在边缘设备上进行梯度计算的过程。 边缘侧的FL实践： 详细描述边缘设备如何参与模型训练的生命周期，包括本地训练、安全上传梯度（或模型更新）以及处理客户端异构性（Non-IID Data）带来的挑战。 隐私增强技术在边缘的应用： 简要介绍差分隐私（Differential Privacy）和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）在边缘联邦学习中的初步应用场景，确保训练数据的安全。 第三部分：实际案例与未来展望 第七章：典型应用场景的端到端实现 本章通过两个具体的端到端案例，指导读者完成从模型训练到边缘部署的全流程： 案例一：实时对象检测在工业检测中的应用： 使用YOLOv5/v8等轻量级模型，进行INT8量化，并部署到基于特定SoC（System on Chip）的开发板上，评估其FPS和功耗。 案例二：语音唤醒与关键词识别的低功耗部署： 针对电池供电设备，使用循环神经网络或小型Transformer架构，通过剪枝和二值化技术，实现在极低功耗下的唤醒功能。 第八章：总结与未来趋势 最后，本书对当前领域的发展进行总结，并展望下一代边缘AI技术的方向，包括神经形态计算（Neuromorphic Computing）对未来模型设计的影响，以及更先进的硬件-软件协同设计方法学。 本书特点： 本书不仅停留在理论介绍，更侧重于实践操作和工程实现。内容覆盖了从模型设计、算法优化、到具体硬件部署的全栈知识，为工程师和研究人员提供了一本结合深度学习前沿理论与边缘计算工程实践的权威指南。读者在阅读过程中，将掌握应对资源约束环境下的AI落地关键技术。

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