一、实验设计理念
实验设计以风格迁移作为应用驱动，结合各章节的重点或难点来设计相应实验，针对每个知识点设计多个实验及拓展思考，涉及算法、编程框架、智能编程语言和智能处理器等方面，与课程理论知识1：1匹配，然后以不同应用领域的综合实验将软硬件栈的知识点贯穿起来，并配备知识点查缺补漏的索引知识树，切实强化学生的实践动手能力，做到学以致用，真正掌握智能计算系统的部署与优化。
二、实验大纲
章节实验一：神经网络设计实验
（1）基于三层神经网络实现手写数字分类
（2）基于DLP平台实现手写数字分类
章节实验二：深度学习设计实验
（1）基于VGG19实现图像分类
（2）基于DLP平台实现图像分类
（3）非实时图像风格迁移
章节实验三：编程框架实验
（1）基于VGG19实现图像分类
（2）实时风格迁移的推断
（3）实时风格迁移的训练
（4）自定义 Pytorch CPu算子
章节实验*（选修）：深度学习处理器运算器设计
（1）串行内积运算器设计
（2）并行内积运算器设计
（3）矩阵运算子单元设计
章节实验四：智能编程语言实验
（1）智能编程语言算子开发与集成实验
（2）智能编程语言性能优化实验
综合实验：
（1）DLP 平台上实现基于 Tacotron2 模型的语音合成任务
（2）DLP 平台上实现基于 YOLOv5 模型的目标检测训练任务
（3）DLP 平台上实现基于 BERT 模型的自然语言处理问答 SQuAD 训练任务
大模型试验：
（1）基于 Stable_diffusion 实现图像生成的功能。
（2）Llama 2 实现聊天机器人应用并在 DLP 平台上进行部署
（3）Code Llama 实现代码生成并在 DLP 平台上进行部署
章节实验*（选修）：深度学习处理器运算器设计
（1）串行内积运算器设计
（2）并行内积运算器设计
（3）矩阵运算子单元设计
三、实验环境
课程的实验环节手把手帮助学生在动手实操的过程中真正理解如何充分利用DLP硬件特性来开发高性能算子，以及软件栈如何调用算子以完成深度学习算法在硬件上的执行。在课程进入实验环节后，我们会为学生提供实验平台的申请与使用说明、实验基础知识讲解、实验演示视频、实验手册、实验文档、考核标准等全套支持。
整套实验在云平台环境完成，学生只需配备有网络环境的电脑即可完成实验。
实验环境基于智能处理卡思元370
四、实验评测
教学团队与北航希冀团队合作，为课程开发实验配套自动评测系统，学生可以在实验截止日期前多次提交成绩，系统根据学生提交的实验代码与评测标准即时出分。既能方便教师评测考核实验，减轻教学管理压力，轻松上手，也能帮助学生掌握学习进度。
五、实验考核
课程一般采用100%实验考核。可以根据各校的情况做调整，如需要加入读书报告和笔试等。章节实验一般的作业时间为2周，章节实验可以根据教学情况选取部分或者全部完成。综合实验和大模型实验一般为3选1，完成时间为2-4周，可根据学校的教学日历调整。
各章节实验考核占比参考：
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实验项目 |
考核占比 |
|
章节实验一：神经网络设计实验 |
15% |
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章节实验二：深度学习设计实验 |
15% |
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章节实验三：编程框架实验 |
15% |
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章节实验四：智能编程语言实验 |
15% |
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综合实验（三选一） |
10% |
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大模型实验（三选一） |
10% |
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读书报告（或笔试） |
20% |
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选修实验：深度学习处理器运算器设计 |
附加分20% |
六、实验配套游戏：《太空开发者》
（一）游戏介绍
《 智能计算系统》课程，学生有三分之二的时间用来做实验。实验设计得再完备，如果学生没有高涨的学习积极性，也很难取得很好的学习效果，因此，课程团队基于游戏中的“稠密奖励”、“即时奖励”和“体系性奖励”机制，设计了一款沙盒类游戏《太空开发者》来提升学生的学习热情。它与我们常说的为了升级打怪的游戏相比，最大的不同之处在于，它本身不是一款以通关升级为最终目标的游戏，而是一个利用游戏机制来达成更好的学习目标的游戏化项目。
《太空开发者》的搭载平台为“微信小程序”。玩家要在一片荒芜的星球上，从0开始建造基础设施，解锁并升级高级建筑、雇佣NPC、购买道具等，一步步建造一个完整繁荣的星际空间站。建筑分为提供能源生产与储备的静态建筑，如氧气发生器、沙土工厂、光刻涂胶厂等，以及不断升级提供星球生产力的动态建筑，如半导体工坊、硅晶圆厂、芯片封装等，不同建筑也匹配了不同的NPC，在游戏过程中帮助玩家从事能源采集、建筑维护与提升等工作。
（二）实验与游戏的关系
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