AI加速器的發(fā)展

在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)變得日益復(fù)雜和密集之前，傳統(tǒng)的CPU和GPU已經(jīng)足以處理這些任務(wù)。然而，隨著深度學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn)，對(duì)計(jì)算能力的需求急劇增加，這促使了AI加速器的發(fā)展。

比如NVIDIA在2006年推出了CUDA編程平臺(tái)，使得GPU能夠并行處理大量浮點(diǎn)運(yùn)算，從而顯著加速了訓(xùn)練和推理過(guò)程，被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)初期。

隨著時(shí)間推移，專(zhuān)門(mén)針對(duì)AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)的ASIC開(kāi)始出現(xiàn)。例如，Google在2016年推出了第一代張量處理單元（TPU），專(zhuān)為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的矩陣乘法等操作進(jìn)行了優(yōu)化。

除了TPU，市場(chǎng)上還出現(xiàn)了許多其他類(lèi)型的AI加速器，如Intel的Nervana Neural Network Processor (NNP)、Habana Labs的Gaudi和Goya AI處理器、以及Graphcore的IPU（智能處理單元）等，這些都旨在提供高效能低功耗的AI計(jì)算解決方案。

FPGA作為一種可重構(gòu)硬件，在AI領(lǐng)域也找到了用武之地。因其可編程性和并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)，F(xiàn)PGA常被用于定制化場(chǎng)景下的AI加速，尤其在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)迭代速度快或者需要靈活適應(yīng)不同算法需求的情況下。

AI加速器的工作原理主要是通過(guò)增加計(jì)算單元和優(yōu)化算法來(lái)提高計(jì)算速度，從而滿(mǎn)足人工智能應(yīng)用對(duì)高速、高效計(jì)算的需求。因此AI加速器通常會(huì)采用一些關(guān)鍵技術(shù)來(lái)提升效率，比如AI加速器可能采用定制的指令集架構(gòu)（ISA），這是為了優(yōu)化特定的AI和ML算法。這種架構(gòu)可以更有效地執(zhí)行AI任務(wù)所需的計(jì)算。

或者一些AI加速器使用可重構(gòu)處理器，這意味著它們的硬件結(jié)構(gòu)可以根據(jù)需要重新配置，以適應(yīng)不同類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)。還可以設(shè)計(jì)大規(guī)模并行計(jì)算核心，比如TPU中使用了數(shù)百上千個(gè)內(nèi)核同時(shí)執(zhí)行計(jì)算，大大提升了吞吐量。

集成高帶寬內(nèi)存如HBM（High Bandwidth Memory）或直接在芯片封裝中集成eDRAM以減小數(shù)據(jù)訪問(wèn)延遲，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速移動(dòng)和處理?；蛟O(shè)計(jì)針對(duì)卷積、矩陣乘加等常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)操作的特定指令集，加快執(zhí)行速度。

通過(guò)以上技術(shù)和架構(gòu)的整合，AI加速器極大地提高了處理人工智能任務(wù)的效率，降低了數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備運(yùn)行AI應(yīng)用程序的成本，并促進(jìn)了AI技術(shù)在智能家居中的廣泛應(yīng)用。