DianNao：推动AI与架构融合的神经网络加速器突破

神经网络加速器是当前AI领域中的关键组件，随着机器学习在各个领域的广泛应用，特别是深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）的崛起，对高性能计算的需求日益增长。为了满足这种需求，异构多核架构的设计趋势是将通用处理器与专用的神经网络加速器相结合，形成混合内核，以实现罕见的高效率。例如，2014年的DianNao处理器就是一个实例，它专为广泛应用的机器学习任务设计，荣获了ASPLOS最佳论文奖，标志着体系结构研究者在人工智能交叉领域取得了重要进展。 神经网络处理器如DianNao强调了小体积和高处理能力，它们针对神经网络算法的特性进行了优化，能够处理大规模数据并实现高效的并行计算。这类加速器的重要性在于，它们能够在保证性能的同时，适应从嵌入式系统到数据中心的多样化的硬件环境，为AI算法的实时部署和扩展提供了可能。 在体系结构研究中，人工智能和计算机体系结构的交叉融合是未来的关键趋势。由于人工智能算法的进步可能会依赖于计算能力的提升，尤其是在解决强人工智能这一终极科学问题时，可能需要在硬件层面进行重大突破。美国能源部将计算能力的进步分为两类：一是渐进式改进，通过扩大规模获取更好的结果；二是革命性的突破，能够从根本上改变一个领域的性质。这意味着，神经网络加速器不仅是技术挑战，也是理论创新的驱动力。 中国大陆的计算机体系结构研究正逐渐崭露头角，研究人员在ASPLOS等顶级会议上取得显著成就，显示了国内在该领域强大的研发实力。随着研究水平的提高，可以预见未来会有更多定制化的神经网络加速器出现，进一步推动AI技术的发展，以及在人工智能驱动的产业变革中发挥核心作用。