32-深度学习硬件

32-深度学习硬件

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• 32-深度学习硬件

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  • 1.DSP:数字信号处理
  • 2.可编程阵列（FPGA）
  • 3.AI ASIC
  • 总结

• 本节我们介绍除了 GPU CPU 之外更多的芯片

• 引入：手机内部的芯片有很多——GPU CPU ISP WIFI……

1.DSP:数字信号处理

• 为数字信号处理算法设计：点积、卷积、FFT

• 低功耗，高性能

  • 比移动GPU快5倍，功耗更低

• VLIW：very long instruction word

  • 频率低，核少，但是一条指令可以进行上百次的累加，便于重复

• 缺点：编程和调试困难，编译器良莠不齐（做的人少，工具不是很好用）

2.可编程阵列（FPGA）

• 有大量的可以用来编程的逻辑单元和可配置链接
• 可以配置成计算复杂函数
  • 编程语言：VHDL Verilog
• 通常比通用硬件更高效，但是体积更大不方便
• 缺点：工具链质量良莠不齐，一次编译需要数个小时（烧一次板子，物理上的改变）
• 用途：主要用来模拟，看看效果好不好，如果好可以进一步造芯片

3.AI ASIC

• 深度学习热门领域（针对特定领域）
  • 大公司都在造自己的芯片（Intel Qualcomm Google Amazon Facebook）
• Google TPU 是标志性芯片（听说在Google内部已经盛行 取代GPU了）
  • 能够媲美 Nvidia GPU性能
  • 在Google 大量部署
  • 核心是 systolic array（时间快 容易造）
• systolic array
• 计算单元（PE）阵列
• 特别适合做矩阵乘法
• 设计和制造相对简单（核少）
• 矩阵乘法例子：见PPT
  • 对于一般的矩阵乘法：通过切开、填充来匹配SA大小
  • 批量输入来降低延迟（避免空等，先出的硬件空闲）
  • 通常有其他硬件单元来处理别的NN操作子，例如激活层
• 缺点：只针对深度学习这方面有用，别的方面效果不大

总结

• 灵活性、易用性：Intel(CPU) > GPU > DSP > FPGA > ASIC
• 性能功耗：Intel(CPU) < GPU < DSP < FPGA < ASIC