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稀疏矩阵计算优化

计卫星

本书详细阐述了稀疏矩阵相关计算的应用背景，并对目前已知的主要压缩编码格式进行了详细介绍。在此基础上，分别对稀疏矩阵向量乘（SpMV）、稀疏矩阵稀疏矩阵乘（SpGEMM）的算法设计和实现技术进行了详细阐述；给出了面向异构计算平台的稀疏矩阵划分方法及SpMV负载均衡算法，能够适用于CPU+GPU以及多GPU构成的异构计算系统；介绍了一种基于数学形态学的稀疏矩阵划分方法，该方法基于稀疏矩阵缩略图和形态学方法，提取稀疏矩阵中稠密子矩阵，包括矩形稠密区域，三角形稠密区域，以及稠密对角线，并根据非零元分布为不同的子矩阵选择较优的压缩编码格式；本书还介绍了基于机器学习的SpMV性能预测方法，以及多精度优化相关内容。最后对常用的开源库程序以及相关的工具包进行了简要介绍。 本书可供从事相关科学计算和工程计算的研究人员、工程师，以及从事大规模稀疏线性方程组求解和稀疏矩阵计算优化的高校教师和研究生阅读。

创新工场讲AI课：从知识到实践

创新工场DeeCamp组委会

创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营（简称DeeCamp训练营），训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI 知识体系和来自产业界的真实实践课题，旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力，以及推进产学研深度结合。本书以近两年 DeeCamp训练营培训内容为基础，精选部分导师的授课课程及有代表性的学员参赛项目，以文字形式再现训练营“知识课程+产业实战”的教学模式和内容。全书共分为9章，第1章、第2章分别介绍AI赋能时代的创业、AI的产品化和工程化挑战；第3章至第8章聚焦于AI理论与产业实践的结合，内容涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习模型的压缩与加速等；第9章介绍了4个优秀实践课题，涉及自然语言处理和计算机视觉两个方向。