本书聚焦最新的深度卷积网络性能优化发展前沿，结合典型深度卷积算法，研究对资源自感知的资源优化条件下的算法性能建模技术，突破存储资源智能自优化技术，计算资源智能自优化技术，向读者全面介绍了面向典型深度卷积网络应用、基于异构加速器的性能智能自优化方案并构建的原型系统，全面验证智能化方案的有效性，提升异构加速器计算集群效能。本书的研究成果作为性能自优化设计方法对于各种异构加速器性能优化均具有指导意义。

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