2024 ISSCC短课：机器学习硬件设计趋势与加速器策略

ISSCC 2024 短课程主题聚焦于"Machine Learning Hardware: Considerations and Accelerator Approaches"，由 NVIDIA 的 Rangharajan Venkatesan 主讲。该课程是 IEEE 国际固态电路会议的一部分，将于2024年2月举行。课程旨在深入探讨机器学习应用以及在硬件设计中的优化策略，以适应快速发展的技术趋势和挑战。 首先，课程从介绍机器学习和深度神经网络的基本概念开始，让与会者对这一领域的基础有全面理解。随着人工智能的崛起，重点讨论了人工智能的本质，即"创造智能机器的科学和工程"，引用了 John McCarthy 的定义来强调其核心价值。 在硬件设计方面，课程着重分析了几个关键趋势和挑战。首先是量化（Quantization），即如何在保持模型性能的同时，通过减少数据位宽来降低硬件成本和功耗。其次，稀疏性（Sparsity）也被提到了，这涉及到在神经网络中处理非零元素的高效算法，以减少计算量和存储需求。 单芯片性能的提升是另一个核心议题，讲解了如何通过技术创新来实现更高性能，如优化算法以适应不同层次的精度需求。课程还将探讨如何通过包级集成（Scaling beyond single chip with package-level integration）来扩展系统的能力，这包括构建更有效的通信架构，以支持大规模并行计算。 此外，高效的通信架构对于加速器设计至关重要，它决定了数据流动的效率和整体系统的性能瓶颈。利用并行计算资源也是课程中的一个重点，通过多核处理器、分布式内存或其他硬件协同工作，以提升机器学习任务的处理速度。 在整个课程中，Rangharajan Venkatesan 将分享 NVIDIA 在机器学习硬件设计中的实践经验和技术路径，为参与者提供实用的设计策略和未来发展方向的洞察。如果对此课程感兴趣，可以通过电子邮件 rangharajanv@nvidia.com 联系作者获取更多信息。参加这个短课程将有助于参会者跟上硬件加速器领域的最新进展，并为他们的设计工作带来实质性的启示。