admin管理员组文章数量:1535375
2024年6月12日发(作者：)
智能计算系统
课程编号：
课程中文名称：智能计算系统
课程英文名称：Intelligent Computing Systems
开课学期：秋季
学分/学时：2/32
先修课程：计算机组成原理，操作系统、机器学习等
建议后续课程：
适用专业/开课对象：计算机学院、高等理工学院/大三本科生
一、课程的性质、目的和任务
本课程是面向计算机相关专业三年级本科生开设的专业选修课程，为《计算机组成原理和实
验》、《智能计算导论》与《操作系统》等课程的后续延伸，尝试将智能计算系统领域的最新研究
前沿技术引入课堂。本课程涉及到的理论基础较为广泛，包括智能计算领域（人工智能、机器学
习、数据挖掘、图像处理、计算机视觉等）与计算机系统领域（计算机组成原理、操作系统、编
译原理、分布式系统等）的基本知识。同时，本课程亦需要较为扎实的系统工程技术实践能力（算
法实现、系统设计、系统调试与优化等），因此是一门注重系统能力培养且重于研究探索的实践课
程。
本课程以智能计算领域几个典型应用为研究对象，讲述智能计算系统从软件算法到专用架构
实现所涉及的指令集、编译器与软件栈等基本原理与系统优化方法，使学生理解从系统的角度实
现智能计算的整个工作过程，培养学生在专用的智能计算架构基础上设计和使用相关编译器和软
件栈以及系统优化方法的基本技能。本课程要求学生理解目前智能计算系统设计的基本思路，采
用现有的智能计算架构、编译器与软件栈对主流的智能算法进行计算效率的量化分析、系统优化
等，使其掌握智能计算系统设计与优化的工程化方法，并具备软硬件异构协同设计的基本素养和
学术视野，为今后更深入的理论学习和研究实践奠定良好基础。
本课程是学院规划和建设的“本科前沿课程”之一, 实践性较强，课程教学目标高，知识内
容前沿、知识面宽、知识运用综合，实验体系具有很高的难度与强度。本课程适合渴望学习前沿
技术与敢于面对挑战的学生，选修本课程的学生应有充分心理准备。具体的教学目标可分解为以
下几点：
1
（1） 了解智能计算领域中包括机器学习、图计算、机器视觉等方向的几类基本模型和算法；
了解智能计算系统的工程问题、实验技术、工具资源以及该领域最新的研究前沿；
（2） 了解几类主流智能计算专用架构特征与原理，包括寒武纪架构、谷歌TPU架构、华为
达芬奇架构、MIT Eeyriss架构等；
（3） 掌握智能计算系统软件栈的基本原理、使用过程和相关研究方法，注重工程思维与创
新思维的培养，尤其是面向专用架构将智能算法从系统层面进行优化的思维能力，并
通过现有软件栈进行系统层面的性能测试、分析及优化等；
（4） 具备利用寒武纪Bang语言等工具设计智能算法运行在专用平台系统上的能力，具备利
用AutoTVM进行软件栈开发调试的能力，具备利用Intel Distiller进行模型轻量化的能
力，具备NAS进行网络架构搜索的能力，具备利用SparkMLib进行分布式深度学习开
发的能力，以及进行相关性能分析和系统优化等方面的能力；
（5） 具有获取和利用标准、规范、手册、图册等有关技术资料的能力；
（6） 掌握智能计算机系统设计与性能测试以及系统优化的工程化实验方法，获得实验技能
的基本训练；
（7） 掌握智能计算系统模型建立、分析求解和设计方案论证的理论和方法，培养学生分析
和解决智能计算系统应用等工程实践问题的创新设计能力。
课程目标对毕业要求的支撑关系
课程目标对毕
毕业要求 业要求的支撑
关系
毕业要求1：工程知识 课程目标：2、
能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂计算机工程问题。 3、4、5
毕业要求2：问题分析
课程目标：3、
能够应用数学、自然科学基本原理，并通过文献研究，识别、表达、分析复
4、6
杂计算机工程问题，以获得有效结论。
2
版权声明：本文标题：智能计算系统课程教学大纲 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/shuma/1718168406a650421.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论