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在20世纪，我就曾指导学生开展神经网络计算系统的研究。几十年过去了，进入21世纪后，人工智能、神经网络、计算机系统结构等方向的研究和产业已经发生了翻天覆地的变化。但是有一点没有变化，那就是系统思维对于人工智能的重要性。
系统思维是指从整体的角度，对技术栈各个环节进行全局考虑的思维方式。人工智能的技术栈涉及不少技术环节，不仅仅包括智能算法，还包括智能编程框架、智能编程语言、智能芯片等。如果没有系统思维，只考虑智能算法这一个环节或者把技术栈的各个环节割裂来考虑，不可能开发出准确、高效、节能的人工智能应用，也就难以使人工智能落地。
培养具有系统思维的人工智能人才必须要有好的教材。然而，在中国乃至国际上，对当代人工智能计算系统进行全局、系统介绍的教材十分稀少。因此，中国科学院计算技术研究所陈云霁研究员及其同事编写的这本书，就显得尤为及时和重要。
这本书采用了一种比较独特的组织方式，以一个典型的深度学习应用（图像风格迁移）作为驱动范例，将上层的算法、中间的编程、底层的芯片串联起来，帮助读者对人工智能的完整软硬件技术栈形成系统的理解。更重要的是，这本书不是孤立地介绍技术栈的各个环节，而是强调技术栈各个环节之间的结合部，例如一个算法怎样拆分成算子，算子在编程框架中怎样调度，芯片体系结构又如何支持算子，并且上述知识在最后的实验中都有所体现。因此，这种组织方式在读者对知识体系的融会贯通和系统思维的形成上非常有帮助。
这本书兼具广度与深度，不仅介绍智能计算系统的使用，更强调内在的原理。例如在算法部分，依次介绍了线性回归、感知机模型、多层感知机和深度学习，一步步地把神经网络计算背后的机理讲透。在体系结构部分，本书先从算法特征分析出发，介绍深度学习处理器的基本设计思想和简单模型，然后再讲具体优化技术，最后介绍工业级深度学习处理器结构。这样不仅仅能授人以“鱼”，也能授人以“渔”。
这本书之所以能对人工智能软硬件技术栈做出清晰的梳理，与陈云霁研究员独特的研究背景有一定关系。他从事人工智能和计算机系统结构的交叉研究十多年，曾经研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”，在国际学术界有较大的影响。 Science 杂志刊文评价他为智能芯片研究的“先驱”和“领导者”。同时，陈云霁还有在多个高校讲授智能计算系统课程的丰富教学经验。这使得本书既体现了学术上的前沿性，又充分考虑了高校实际教学的需求。从某种意义上说，这也是对中国科学院几十年来“科教融合”理念的传承。
陈国良 中国科学院院士
2019年12月