深度学习异构加速策略：从流式处理到片上存储

深度学习的异构加速技术（二）：螺狮壳里做道场深入探讨了AI加速平台在解决带宽问题上的关键策略。文章首先强调了带宽问题对于深度学习计算效率的重要性，指出高性能计算能力如果没有足够的带宽支持，将无法有效利用。文章列举了几种核心解决方案： 1. 流式处理与数据复用：这种方法在FPGA和专用ASIC中被广泛应用，通过流水线操作减少对存储器的依赖，提高数据处理效率。例如，一维和二维脉动阵列（如TPU中的设计）通过数据在处理单元间的连续流动，减少了数据存取瓶颈。 2. 片上存储及其优化：通过在芯片内部集成存储器，减少数据传输距离，降低带宽需求，同时优化存储布局和管理策略。 3. 位宽压缩：通过算法和技术手段，减小数据的存储和传输宽度，以适应有限的带宽资源。 4. 稀疏优化：针对深度学习模型中的稀疏性，优化数据传输，只传输活跃部分，进一步节省带宽。 5. 片上模型与芯片级互联：通过优化模型结构和硬件接口，实现在芯片内部的高效通信，减少外部数据交换。 6. 新兴技术：如二值网络（Binary Neural Networks）利用二进制权重和激活，以及忆阻器（ReRAM）和高带宽内存（HBM）等新型存储技术，提供更高带宽和能效比。 这些技术的发展和融合，不仅提升了深度学习计算的性能，还在硬件层面推动了异构计算架构的进步，使得AI处理能够在各种场景下，如嵌入式终端和云端，达到更高的效率和更低的能耗。深度学习的异构加速技术如同在螺蛳壳中做道场，不断挖掘硬件潜力，突破带宽限制，为人工智能的广泛应用提供了坚实的技术支撑。