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当 AI 大模型从实验室走向千行百业，当算力成为数字时代的核心生产力，AI 芯片作为支撑这一变革的算力核心，正迎来前所未有的发展机遇。传统通用处理器难以适配深度神经网络的非均匀负载模型，AI 芯片的设计不仅是硬件技术的突破，更代表着从冯・诺依曼架构到神经形态计算的范式革命。
《AI 芯片设计基础：原理、架构与实践》立足后摩尔时代计算需求，直击 AI 芯片设计核心痛点，为研发人员、高校师生及技术爱好者，搭建起一套系统、实用的 AI 芯片设计知识体系。
核心定位：锚定 “AI - 硬件协同设计”，搭建跨学科知识桥梁
本书紧扣 “AI 驱动型计算架构” 主线，围绕 “结构 — 行为 — 系统” 三层设计逻辑展开，以 “AI - 硬件协同设计” 为核心理念，深入拆解数字逻辑、微架构设计、GPU/TPU/NPU 等典型 AI 芯片架构、硬件描述语言及芯片设计全流程。
不同于传统芯片设计书籍，本书打破学科壁垒，通过理论解析 + 产业级代码示例 + EDA 工具实践的三重结合方式，帮助读者建立从算法到芯片的跨学科视角，真正掌握 AI 芯片设计的核心方法论，填补了 “AI 原理与芯片硬件设计” 之间的知识断层。
内容架构：8 大章节层层递进，覆盖全流程设计能力
全书围绕AI 驱动型计算架构主线，按 “基础 — 进阶 — 案例 — 前瞻” 布局，8 大章节层层递进，覆盖从理论到工程的完整能力闭环：
基础入门：AI 芯片定义、发展历程与行业格局，快速建立认知框架；
硬件基石：数字逻辑设计核心原理，为后续硬件实现打牢底层基础；
架构进阶：微架构关键设计逻辑，解析指令集、流水线与内存体系；
主流架构：GPU、TPU、NPU 等 AI 芯片架构深度拆解，掌握核心设计思路；
工程实现：Verilog 等硬件描述语言精讲，培养 ASIC/FPGA 实战设计能力；
全流程设计：从 RTL 到布局布线，结合 EDA 工具拆解芯片设计关键节点；
实战案例：聚焦 NVIDIA GPU、Google TPU 等经典案例，提升异构计算优化能力；
未来前瞻：探讨后摩尔时代创新方向，培养面向未来的芯片设计思维。
实战导向：理论落地，兼顾研发与教学双重需求
本书最大的亮点在于强实践、重应用的内容设计，真正实现 “学用结合”：
模块化代码与工程任务：在 Verilog 建模与 RTL 设计部分，配套完整模块化代码示例与工程实践任务，告别 “纸上谈兵”；
真实架构解析与设计复现：基于真实 AI 芯片结构展开架构解析与设计复现，还原产业级设计思路；
思考与创新引导：每章结尾设置思考题，鼓励读者在理论与工程之间实现设计实战，培养创新能力。
适用人群
本书定位清晰，适配多类人群学习：
适合AI 芯片研发人员系统学习设计方法，提升实战能力；
适合高校智能计算与集成电路相关专业师生，作为课程参考用书；
也可供集成电路设计、微架构、嵌入式 AI等领域的技术人员参考学习。
目录预览
第1章 AI芯片概述 001
1.1 AI芯片的定义与重要性 002
1.2 AI芯片的发展历史 008
1.3 传统计算与AI计算的区别 015
思考题 021
参考文献 022
第2章 数字逻辑设计基础 023
2.1 数字逻辑的基本概念 024
2.2 组合逻辑电路 033
2.3 时序逻辑电路 048
2.4 常用逻辑单元设计 058
思考题 064
参考文献 064
第3章 微架构基础 066
3.1 指令集架构 067
3.2 流水线设计 074
3.3 并行计算与多核设计 080
3.4 存储层次结构 090
思考题 101
参考文献 101
第4章 AI芯片架构 102
4.1 通用处理器与专用AI加速器 103
4.2 GPU架构 111
4.3 TPU架构 120
4.4 神经网络处理单元（NPU） 126
思考题 133
参考文献 134
第5章 硬件描述语言 135
5.1 Verilog HDL简介 136
5.2 VHDL简介 144
5.3 SystemVerilog与高级设计 158
5.4 HDL设计中的仿真与验证 172
思考题 175
参考文献 175
第6章 芯片设计流程 176
6.1 RTL设计概述 177
6.2 EDA工具介绍 186
6.3 电路布局与布线 190
6.4 设计验证与测试 197
思考题 205
参考文献 206
第7章 AI芯片设计案例研究 207
7.1 NVIDIA GPU案例研究 208
7.2 Google TPU案例研究 217
7.3 特定任务AI芯片的设计实例 224
思考题 233
参考文献 234
第8章 AI芯片设计的未来发展与挑战 235
8.1 AI芯片设计的未来趋势 236
8.2 AI芯片设计中的挑战与解决方案 242
8.3 新兴技术对AI芯片设计的影响 249
思考题 253
参考文献 253
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写在最后
芯片是数字时代的 “工业粮食”，AI 芯片则是支撑 AI 革命的核心底座。在国产芯片自主创新加速推进的当下，一本兼具专业性与实用性的 AI 芯片设计书籍，尤为珍贵。
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END
