為了克服CPU和GPU的限制，為人工智能推理工作負(fù)載專門設(shè)計(jì)了創(chuàng)新型硬件加速器高質量發展，實(shí)現(xiàn)高效和優(yōu)化的處理主要抓手，同時(shí)最大限度地減少能耗。人工智能應(yīng)用中豐富內涵，此類加速器通過采用專用運(yùn)算符(池化生產效率、激活功能、規(guī)范化等)來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的數(shù)據(jù)流適應性。數(shù)據(jù)流引擎是矩陣乘法單元節點，這是一個(gè)大型處理元件陣列，能夠有效地處理大型矩陣向量乘法落地生根、卷積和許多更復(fù)雜運(yùn)算的特點。大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于矩陣乘法運(yùn)算的。
 
    為了進(jìn)一步優(yōu)化能源效率有效保障，人工智能加速器已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一些新技術(shù)大數據，如近內(nèi)存計(jì)算。近內(nèi)存計(jì)算將處理單元集成在內(nèi)存子系統(tǒng)中講實踐，從而實(shí)現(xiàn)更快的近內(nèi)存數(shù)據(jù)處理數字技術，從而減少與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的能耗。最近市場開拓，又出現(xiàn)了采用“非標(biāo)準(zhǔn)”技術(shù)的一些新解決方案範圍和領域，如存內(nèi)計(jì)算或尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)。要實(shí)現(xiàn)高效能人工智能推理各項要求，這些都是最具吸引力的解決方案更高要求。
 
    存內(nèi)計(jì)算直接在內(nèi)存中進(jìn)行電路級(jí)計(jì)算，免去了數(shù)據(jù)傳輸新技術，提高了處理速度共同學習。處理可以以模擬或數(shù)字方式進(jìn)行順滑地配合，可利用不同的存儲(chǔ)技術(shù)，如SRAM效高、閃存或新的NVM(RRAM前沿技術、MRAM、PCRAM性能、FeFET等)多種方式。這種方案特別有利于涉及大型數(shù)據(jù)集的復(fù)雜人工智能任務(wù)。SNN還代表了人工智能推理的一種創(chuàng)新解決方案：它們通常由通過尖峰進(jìn)行通信的互連節(jié)點(diǎn)組成技術創新，能夠模擬復(fù)雜的時(shí)間過程和基于事件的計(jì)算深入交流研討，這對(duì)于處理時(shí)間敏感數(shù)據(jù)或模擬人腦行為等任務(wù)很有用。


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