深度学习系统-课程大纲-2024

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《深度学习系统》课程大纲

主责单位：计算机学院

课程编号：06113226

课程中文名称：深度学习系统

课程英文名称：Deep Learning Systems

开课学期：秋季

学分/学时：2学分，32 学时

课程性质：专业学位核心课

先修课程：计算机系统基础、机器学习等

建议后续课程：计算机体系结构、高性能计算等

适用层次：硕博通用

适用专业：计算机、人工智能、软件工程、电子信息等

课程负责人：杨建磊

修订时间：2024年8月1日

一、课程的性质、目的和任务

本课程是面向计算机、人工智能、电子信息等相关专业研究生开设的专业课程，为《计算机

系统》与《机器学习》等课程的后续延伸，尝试将机器学习（尤其是深度学习）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、深度学习、计算机视觉等）与计算机系统领域（计算机组成、操作系统、编

译原理、计算机体系结构、高性能计算等）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。

本课程以深度学习领域几个典型应用为研究对象，讲述深度学习系统从算法模型到硬件架构

实现所涉及的算法框架、编程模型、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深度学习的整个工作过程，培养学生在面向深度学习计算架构基础上设

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深度学习

系统设计的基本思路，采用现有的深度学习计算架构、编译器与软件栈对主流的深度学习算法进

行计算效率的量化分析、系统优化等，使其掌握深度学习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“本研一体前沿课程”之一，并被列为“电子信息（0854）专业

学位类别核心课程”。课程实践性较强，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）了解面向深度学习领域的行业应用、软件栈、开发环境、专用硬件等几个技术层面，

建立基本的深度学习系统知识体系；了解深度学习系统的工程问题、实验技术、工具

资源以及该领域最新的研究前沿；

（2）了解几类主流深度学习专用硬件架构的特征与原理，例如寒武纪架构、谷歌 TPU 架构、

华为达芬奇架构、MIT Eyeriss 架构等；

（3）掌握深度学习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深度学习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）具备利用主流深度学习编程框架等工具设计相关算法并运行在专用平台上的能力，包

括相关软件栈开发调试、模型轻量化、网络架构搜索等，以及进行相关性能分析和系

统优化等方面的能力；

（5）掌握深度学习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；

（6）掌握深度学习系统模型建立、分析求解和设计方案论证的理论和方法，培养学生分析

和解决深度学习系统应用等工程实践问题的创新设计能力；

（7）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。

课程目标对毕业要求的支撑关系

毕业要求

课程目标对毕业

要求的支撑关系

毕业要求 1：工程知识

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。

课程目标：2、3、

4、5

毕业要求 2：问题分析

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

复杂计算机工程问题，以获得有效结论。

课程目标：3、4、

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摘要：

1《深度学习系统》课程大纲主责单位：计算机学院课程编号：06113226课程中文名称：深度学习系统课程英文名称：DeepLearningSystems开课学期：秋季学分/学时：2学分，32学时课程性质：专业学位核心课先修课程：计算机系统基础、机器学习等建议后续课程：计算机体系结构、高性能计算等适用层次：硕博通用适用专业：计算机、人工智能、软件工程、电子信息等课程负责人：杨建磊修订时间：2024年8月1日一、课程的性质、目的和任务本课程是面向计算机、人工智能、电子信息等相关专业研究生开设的专业课程，为《计算机系统》与《机器学习》等课程的后续延伸，尝试将机器学习（尤其是深度学习）系统领域的最新研究...

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