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神经网络处理器核心架构与设计.docx
资料介绍
神经网络处理器(NPU)
一、NPU的基本定义与核心定位
神经网络处理器(Neural Processing Unit,NPU),也被称为神经网络加速单元或AI处理器,是一种专门针对神经网络计算任务进行架构设计的专用处理器(ASIC),核心目标是加速人工智能领域的深度学习推理与训练任务,区别于传统的通用计算芯片如CPU、GPU。
CPU擅长通用逻辑处理,依靠复杂的控制单元与缓存架构应对多样化的串行任务,但是并行计算能力弱,处理大规模神经网络矩阵运算时效率极低;GPU依靠大量简单计算核心实现了强并行计算能力,可以同时处理海量同构数据,在深度学习训练领域得到了广泛应用,但是GPU的控制逻辑冗余,功耗与成本较高,不适合在端侧设备大规模部署;而NPU通过对神经网络计算特征的针对性优化,去除了通用计算的冗余设计,在计算密度、能耗比方面拥有远超CPU和GPU的表现,是目前AI算力落地的核心载体。
二、NPU的核心设计特点
不同于通用处理器的冯·诺依曼架构,多数NPU采用了**脉动阵列(Systolic Array)**或近存计算(Near-Memory Computing)架构设计,解决了传统架构中“内存墙”问题,也就是存储访问速度远低于计算速度导致的算力浪费问题。
(一)针对性的计算架构优化
神经网络的核心计算是乘加累积运算(MAC),占深度学习总计算量的90%以上,NPU将大量MAC计算单元进行规整排列,配合专门的数据流设计,让数据在计算单元之间流动时直接完成运算,减少对外部内存的访问次数。例如谷歌TPU(张量处理单元,本质是面向数据中心的NPU)采用的脉动阵列架构,输入数据从阵列的一端依次进入每个计算单元,每一步都和存储在单元内的权重完成乘法运算,并将结果累加传递给下一个单元,整个过程不需要频繁访问外部DRAM,大大降低了访问延迟与功耗。
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