深度学习心脏：异构加速应对CPU挑战

深度学习的异构加速技术（一）探讨了AI在计算需求中的新挑战和解决方案。文章首先指出，传统的通用处理器CPU在计算领域的主导地位受到挑战，这主要源于两个因素：自身限制和需求变化。 一方面，随着半导体工艺发展到7nm，摩尔定律的失效使得CPU难以通过增加晶体管数量来简单地提高性能，因为这会遇到物理限制和功耗控制的难题。为了应对高性能和低功耗的需求，设计者开始转向非通用的硬件架构，如GPU和专用集成电路ASIC，这些器件专为特定任务优化，比如图形处理和深度学习计算，它们在处理这类高计算密度任务时表现出色。 另一方面，CPU的存储瓶颈问题也很明显，片外内存（如DDR）带宽有限且访问延迟高。虽然CPU通过技术创新如数据预读、乱序执行和超线程等来改善，但这些功能会占用大量硅片面积，实际用于运算的逻辑部分占比极低。此外，为了保持程序的兼容性，CPU在设计上受到约束，无法充分满足深度学习这类高度定制化的计算需求。 深度学习的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，对计算平台提出了新的要求，其特点是任务单一、计算密集且数据重用率高。相比之下，CPU在处理多任务和复杂调度方面更为出色，但在深度学习场景中效率不高。这就促使了异构计算的兴起，如GPU、FPGA和ASIC等，它们在深度学习的训练和推理阶段提供专门优化的计算能力。 文章接下来将深入探讨这些异构处理器的特点，如何通过异构计算架构来提升深度学习任务的执行效率，以及如何在云端大数据计算和嵌入式应用中找到最佳的计算组合。通过这种异构融合，我们可以期待AI系统的性能和效率得到显著提升，而不仅仅是依赖一个单一的“心脏”——CPU。