文档摘要
术语表 术语表(Glossary),本词汇表包含与 AI 系统相关的词汇和定义。 A 英文| 中文 | 缩写 Artificial Intelligence | 人工智能 | AI Activation| 激活函数 | Amdahl's Law| 阿姆达尔定律 | Accounting| 计数 | Action| 动作 | Actor | 采样器| API Remoting| 应用程序编程接口远程处理 | Accuracy| 准确度| Addictive Increase| 加性增加 | Agent | 智能体| Artificial Neural Network | 人工神经网络 | Application-Specific Integrated Circuit | 专用集成电路 |
术语表
术语表(Glossary),本词汇表包含与 AI 系统相关的词汇和定义。
A
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Artificial Intelligence |
人工智能 |
AI |
| Activation |
激活函数 |
|
| Amdahl's Law |
阿姆达尔定律 |
|
| Accounting |
计数 |
|
| Action |
动作 |
|
| Actor |
采样器 |
|
| API Remoting |
应用程序编程接口远程处理 |
|
| Accuracy |
准确度 |
|
| Addictive Increase |
加性增加 |
|
| Agent |
智能体 |
|
| Artificial Neural Network |
人工神经网络 |
|
| Application-Specific Integrated Circuit |
专用集成电路 |
ASIC |
| Accelerator |
加速器 |
|
| Artificial Intelligence |
人工智能 |
AI |
| Allocation |
分配 |
|
| Adversarial Training |
对抗训练 |
|
| Automatic Feature Engineering |
自动特征工程 |
|
| Adaptive Bit Rate |
比特率自适应 |
ABR |
| Attention |
注意力机制 |
|
| AutoML |
自动机器学习 |
|
| Automatic Differentiation |
自动微分 |
|
| AIOps |
智能运维 |
|
| Agile Chip Development |
敏捷芯片开发 |
|
| Address Coalescing |
地址合并 |
|
B
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Batch |
批次 |
|
| Batch Size |
批尺寸 |
|
| Batch Job |
批处理作业 |
|
| Bias |
偏移参数 |
|
| Back Propagation |
反向传播 |
|
| Batch Normalization |
批归一化 |
|
| Block |
块 |
|
| Bin Packing |
装箱 |
|
| Bus |
总线 |
|
| Behavior Policy |
行为策略 |
|
| Bundled Mode |
捆绑模式 |
|
| Benchmarks |
系统评测 |
|
| Big Data System |
大数据系统 |
|
| Branch Prediction |
分支预测 |
|
C
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Classification |
分类 |
|
| CrossEntropy |
交叉熵损失函数 |
|
| Convolutional Neural Network |
卷积神经网络 |
CNN |
| Convolution |
卷积 |
|
| Convolution Layer |
卷积层 |
|
| Control |
控制 |
|
| Control Groups |
控制组 |
cgroups |
| Caching |
缓存 |
|
| Cache Line |
缓存线 |
|
| Cache Misses Rate |
缓存未命中率 |
|
| Cached Allocator |
缓存分配器 |
|
| Channel Number |
通道数 |
|
| Container |
容器 |
|
| Click-through Prediction |
点击率预测 |
|
| Collective Communication |
集体式通信 |
|
| Confidence Interval |
置信区间 |
|
| Congestion Control |
拥塞控制 |
|
| Compute-Bound |
计算受限 |
|
| Code Completion |
代码自动补全 |
|
| Code Snippet |
代码片段 |
|
| Cursor-Following |
光标跟随 |
|
| Code Refactoring |
代码重构 |
|
| Computation Graph |
计算图 |
|
| Cell |
单元格 |
|
| Control Plane Components |
控制平面组件 |
|
| Continuous Integration |
持续集成 |
CI |
| Continuous Delivery |
持续交付 |
CD |
| Confusion Matrix |
混淆矩阵 |
|
| Cost-Effective |
成本效益 |
|
| Context Switching |
上下文切换 |
|
| Floorplanning |
布图规划 |
|
| Code Version Control |
代码版本管理 |
|
| Code Book |
代码书 |
|
| Copy on Write |
写时复制 |
|
| Constraint Satisfaction Problem |
约束满足问题 |
|
D
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Data Flow Graph |
数据流图 |
DFG |
| Deep Learning |
深度学习 |
|
| Deep Learning System |
深度学习系统 |
|
| Deployment |
部署 |
|
| Deep Neural Network |
深度神经网络 |
DNN |
| Dropout |
丢弃法 |
|
| Dropout Rate |
丢弃率 |
|
| Data Augmentation |
数据增强 |
|
| Defect Tolerance |
缺陷容忍 |
|
| Dimension |
维度 |
|
| Docker Hub |
镜像中心 |
|
| Direct GPU Pass-Through |
直接 GPU 直通 |
|
| Device Emulation |
设备仿真 |
|
| Device |
设备 |
|
| Data Privacy |
数据隐私 |
|
| Decoder |
解码器 |
|
| Deep Neural Network |
深度神经网络 |
|
| Deallocation |
释放 |
|
| Deterministic Policy |
决定性策略 |
|
| Distilation |
蒸馏 |
|
| Distributed Reinforcement Learning |
分布式强化学习 |
|
| Data-Parallelism |
数据并行 |
|
| Data Driven |
数据驱动 |
|
| Debugging |
调试 |
|
| Development Experience |
开发体验 |
|
| Directly Responsible Individuals |
直接责任人 |
|
| Dissaggregation |
分解 |
|
| Dissaggregation Memory |
分解内存 |
|
| Domain Expert |
领域专家 |
|
| Dependability |
可靠性 |
|
E
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Early Stop |
早停法 |
|
| Edge |
边缘 |
|
| Edge Device |
端侧设备 |
|
| Ensemble Learning |
集成学习 |
|
| Environment |
环境 |
|
| Evict |
驱逐 |
|
| Error Correction Code |
纠错码 |
ECC |
| Encoding |
编码 |
|
| Encodder |
编码器 |
|
| Ensemble |
融合 |
|
| Emitter |
发射器 |
|
| Exploration |
探索 |
|
| Exploit |
利用 |
|
| Edge |
边缘 |
|
| Enhanced Security |
增强的安全性 |
|
| Economy of Scale |
规模经济 |
|
| Exokernel |
外核 |
|
F
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Feasible Region |
可行域 |
|
| Fit |
拟合 |
|
| Forward Calculation |
前向计算 |
|
| Forward Propagation |
前向传播 |
|
| Full Connection Layer |
全连接层 |
|
| Flexibility |
灵活性 |
|
| Floorplanning |
布图规划 |
|
| Flow Control |
流量控制 |
|
| Fusion |
融合 |
|
| Fragmentation |
碎片 |
|
| Field-Programmable Gate Array |
现场可编程门阵列 |
|
| Forward Propagation |
前向传播 |
|
| Fault Injection |
缺陷注入 |
|
| Fuzzing |
模糊测试 |
|
| Fault |
故障 |
|
| Floating-point |
浮点数 |
|
| Fixed-point |
定点数 |
|
G
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Gradient |
梯度 |
|
|
梯度下降 |
GD |
| GPU |
图形处理器 |
|
| Gaussian Process |
高斯过程 |
GP |
| Geometric |
几何 |
|
H
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| High Performance Computing |
高性能计算 |
HPC |
| High Throughput |
高吞吐 |
|
| High Efficiency |
高效率 |
|
| Hyper-parameters Optimization |
超参数优化 |
|
| Heterogeneous hardware |
异构硬件 |
|
| Hotfix |
热修复 |
|
| Heartbeat |
心跳机制 |
|
| Huffman Encoding |
霍夫曼编码 |
|
I
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Input |
输入 |
|
| Inference |
推理 |
|
| Inference System |
推理系统 |
|
| Input Layer |
输入层 |
|
| Introspective |
内省 |
|
| Instruction Set Architecture |
指令集架构 |
ISA |
| Image |
镜像 |
|
| Intermediate Representation |
中间表达 |
IR |
| Integrated Development Environment |
集成开发环境 |
IDE |
| Intellisense |
智能感知 |
|
| Intelligent Code Completion |
智能代码完成 |
|
| Imperative Execution |
命令式执行 |
|
| Incremental Scheduling |
增量调度 |
|
| Incident |
事件 |
|
J
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Job |
作业 |
|
| Just In Time Compiling |
即时编译 |
|
K
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Kernel |
内核 |
|
| Knowledge Distillation |
知识精炼 |
|
| Kernel Bypassing |
内核旁路 |
|
L
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Latency |
延迟 |
|
| Learning Performance |
学习性能 |
|
| Loss Function |
损失函数 |
|
| Loss |
损失函数的值 |
|
| Long Short-term Memory |
长短时记忆 |
LSTM |
| Locality |
局部性 |
|
| Linear Algebra |
线性代数 |
|
| Loop |
循环 |
|
| Linux Containers |
Linux 容器 |
LXC |
| Life Cycle |
生命周期 |
|
| Label |
标签 |
|
| Low Latency |
低延迟 |
|
| Long Tail Traffic |
长尾延迟 |
|
| Locality |
局部性 |
|
| Low-Rank Factorization |
低秩分解 |
|
| Load Balance |
负载均衡 |
LB |
| Learner |
学习器 |
|
| Logistic Regression |
逻辑回归 |
LR |
| Learning Curve |
学习曲线 |
|
| Learning Rate |
学习率 |
|
| Layering |
层次化 |
|
| Library Operating Systems |
库操作系统 |
LibOS |
| Live-variable Analysis |
存活变量分析 |
|
M
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Machine Learning Model |
机器学习模型 |
|
| Machine Learning System |
机器学习系统 |
|
| Model Zoo |
模型动物园 |
|
| MSE |
均方差损失函数 |
|
| Moore's law |
摩尔定律 |
|
| Memory Hierarchy |
内存层级结构 |
|
| Maximum Payload |
最大有效载荷 |
|
| Multi-Tenancy |
多租户 |
|
| Mediated Pass-Through |
中介直通 |
|
| Model Compression |
模型压缩 |
|
| Model Selection |
模型选择 |
|
| Model Space |
模型空间 |
|
| Multiplicative Decrease |
乘性减少 |
|
| Mobile |
移动端 |
|
| Model Size |
模型尺寸 |
|
| Model Compression |
模型压缩 |
|
| Model Quantization |
模型量化 |
|
| Multiply–Accumulate Operation |
乘积累加运算 |
MAC |
| Multilayer Perceptron |
多层感知器 |
|
| Micro-Batch |
微批次 |
|
| Model-Parallelism |
模型并行 |
|
| Memory-Bound |
内存受限 |
|
| Multiple Instruction Multiple Data |
多指令流多数据流 |
MIMD |
| Multiply Accumulate |
乘加运算 |
MAC |
| Monolithic |
单片 |
|
| Modularity |
模块化 |
|
| Moore's law |
摩尔定律 |
|
| Max Thermal Design Power |
最大热设计功率 |
|
| Multiprocessing |
多道处理 |
|
| Multithreading |
多线程 |
|
| Microkernel |
微内核 |
|
| Microkernelification |
微内核化 |
|
N
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Neural Net |
神经网络 |
NN |
| Namespace |
命名空间 |
|
| Neural Architecture Search |
神经网络结构搜索 |
NAS |
| Non-Deterministic Policy |
非决定性策略 |
|
| Neural Language Model |
神经语言模型 |
NLM |
O
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Optimizer |
梯度下降优化器、优化算法 |
|
| Over Fitting |
过拟合 |
|
| Output Layer |
输出层 |
|
| Output |
输出 |
|
| Operating System |
操作系统 |
|
| Online Service |
在线服务 |
|
| Operator |
算子 |
|
| On-Chip Memory |
片上存储器 |
|
| Online Service |
在线服务 |
|
| On-Premises Deployment |
本地部署 |
|
| Opportunistic Job |
机会任务 |
|
| On-Call |
候命 |
|
| Offloading |
卸载 |
|
| Open Instruction Sets |
开放的指令集 |
|
| Out-of-order Execution |
乱序执行 |
|
P
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Pooling |
池化 |
|
| Pooling Layer |
池化层 |
|
| Policy |
策略 |
|
| Prefetch |
预取 |
|
| Parallelism |
并行性 |
|
| Precision Calibration |
精度校准 |
|
| Parameter Pruning |
参数裁剪 |
|
| Pruning |
剪枝 |
|
| Parser |
解析器 |
|
| Power Consumption |
功耗 |
|
| Parameter Server |
参数服务器 |
|
| Peer-to-Peer Communication |
点对点通信 |
|
| Pipeline-Parallelism |
流水并行 |
|
| Pipeline Stage |
流水阶段 |
|
| Perceptron |
感知机 |
|
| Performance |
表现 |
|
| Performance/Watt |
性能每瓦特 |
|
| Performance/TCO |
性能每总计拥有成本 |
|
| Packge Management System |
包管理器系统 |
|
| Pay-as-You-Go |
按需付费 |
|
Q
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Quantization |
量化 |
|
| Queries Per Second |
每秒查询数 |
QPS |
| Q Network |
Q 网络 |
|
| Quality of Experience |
体验指标 |
QoE |
R
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Raw Dataset |
原始数据集 |
|
| Random Forest |
随机森林 |
|
| Reinforcement Learning |
强化学习 |
RL |
| Reliability |
可靠性 |
|
| Regularization |
正则化 |
|
| Recurrent Neural Network |
循环神经网络 |
RNN |
| Regression |
回归 |
|
| Reliability |
可靠性 |
|
| Request |
请求 |
|
| Replica |
副本 |
|
| Remote Procedure Call |
远程过程调用 |
RPC |
| Reward |
奖励 |
|
| Replay Buffer |
重放缓冲区 |
|
| Runtime |
运行期 |
|
| Rule Of The Thumb |
经验法则 |
|
| Randomly Accessed Pages |
随机访问磁盘页 |
|
| Redundancy |
冗余 |
|
S
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Scheduling |
调度 |
|
| Search Space |
搜索空间 |
|
| Service-Level Agreement |
服务等级协议 |
SLA |
| Seq2Seq |
序列到序列 |
|
| Scalability |
可扩展性 |
|
| SGD |
随机梯度下降 |
|
| Single Instruction Multiple Data |
单指令多数据流 |
SIMD |
| Spatially Expanded Network |
空间扩展网络 |
|
| Stream |
流 |
|
| State |
状态 |
|
| Shape Inference |
形状推导 |
|
| Sparsity |
稀疏性 |
|
| Sample |
样本 |
|
| Sub-Second |
次秒 |
|
| Supervised Learning |
有监督学习 |
SL |
| Space |
空间 |
|
| Sharing |
共享 |
|
| Spatial locality |
空间局部性 |
|
| System Call |
系统调用 |
|
| Systematic |
系统的 |
|
| Syntax Highlighting |
语法高亮 |
|
| Program Synthesis |
程序综合 |
|
| Symbolic Execution |
符号执行 |
|
| Scheduler Extender |
调度器扩展 |
|
| Scheduler |
调度器 |
|
| Single Instruction Multiple Threads |
单指令多线程 |
SIMT |
| Side Effect |
副作用 |
|
| Systolic Array |
脉动阵列 |
|
| Separation of Concerns |
关注点分离 |
|
| Slowdown |
减速 |
|
| Shutdown |
停止 |
|
| Speculative Prefetching |
推测预取 |
|
| Source-to-source Compiler |
源到源编译器 |
|
| State Machine |
状态机 |
|
T
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Tensor |
张量 |
|
| Tensor Core |
张量核 |
|
| Tensor Shape |
张量形状 |
|
| Time-Multiplexed |
时分复用 |
|
| Tile |
块 |
|
| Tail Latency |
尾部延迟 |
|
| Trick |
技巧 |
|
| Temporal locality |
时间局部性 |
|
| Target Policy |
目标策略 |
|
| Telemetry |
遥测 |
|
| Trade Offs |
权衡取舍 |
|
| Transformer |
变换器 |
|
| Transformer Engine |
变换器引擎 |
|
| Trial |
试验 |
|
| Temperature |
温度 |
|
| Total Cost of Ownership |
总计拥有成本 |
TCO |
| Type System |
类型系统 |
|
U
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Union Mount |
联合挂载 |
|
| Utilization |
利用率 |
|
| Unsupervised Learning |
无监督学习 |
|
| Unified Management |
统一管理 |
|
| Up-front Commitment |
预先承诺 |
|
V
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Validation Accuracy |
验证精度 |
|
| Virtual Machine |
虚拟机 |
|
| Virtual Memory |
虚拟内存 |
|
| Vectorization |
向量化 |
|
| Visual Programming Language |
可视化编程语言 |
VPL |
W
| 英文 |
中文 |
缩写 |
| Weights |
权重参数 |
|
| Weight Update |
梯度更新 |
|
| Warp |
束 |
|
| Weighted Mean |
加权平均 |
|
| Warp Voting |
束投票 |
|
| Warp Divergence |
束发散 |
|
X
Y
Z