深度学习加速新纪元：CPU vs GPU/FPGA的较量

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曾是计算平台的主导者，但由于半导体工艺进步的限制和计算需求的变化，其在深度学习等计算密集型任务上的效能受限。 CPU的性能提升受阻于工艺制程的物理极限，摩尔定律的失效使得通过增加晶体管数量的传统方式难以持续。这迫使设计者转向牺牲通用性以优化特定任务的处理能力，例如GPU和定制ASIC，它们在深度学习计算中表现出色，得益于高并行性和针对此场景优化的架构。 CPU在处理深度学习时面临的另一个挑战是存储带宽瓶颈。片上缓存虽有助于缓解延迟，但其容量有限且占用大量硅片面积。CPU的设计还要考虑兼容性，这限制了它在深度学习任务中的性能释放。此外，深度学习计算的特点——任务单一、计算密度大和数据复用率高，要求的是高效的并行计算和大带宽，而非复杂的任务调度，这使得CPU在这些场景中表现不佳。 随着云计算和深度学习的兴起，异构计算成为应对这些挑战的解决方案。本文将重点讨论深度学习的计算架构，包括如何利用GPU的并行处理能力，FPGA的可编程性，以及ASIC的高度定制化来提升深度学习任务的性能。这些异构处理器能够在大数据分析、嵌入式前端应用以及深度学习领域提供更高效且定制化的解决方案，与CPU形成互补，共同推动AI技术的发展。 类比图中，CPU与GPU、FPGA和ASIC等异构处理器在可编程能力、灵活性、开发难度和能耗等方面进行了对比，展示了各自的优势和适用范围。通过理解这些差异，我们可以更好地理解在实际应用中如何选择和利用异构加速技术来优化深度学习的计算效率，从而推动人工智能技术的进步。