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神经网络加速单元.docx
资料介绍
神经网络加速单元
一、神经网络加速单元的定义与核心价值
神经网络加速单元（Neural Network Processing Unit，简称NPU，也常被称为AI加速器、神经网络处理器）是专门为加速人工神经网络计算任务设计的专用硬件单元，区别于通用计算处理器CPU和图形处理单元GPU，其通过对神经网络特有的并行计算模式、访存特征进行硬件架构优化，实现更高的计算能效比与推理吞吐量。
在深度学习技术普及之前，神经网络的训练与推理任务主要依靠CPU完成，但CPU以通用计算为设计目标，并行计算能力有限，无法满足大规模卷积、矩阵乘法等神经网络核心运算的性能需求。GPU凭借其大规模多核心并行架构，成为深度学习训练的主流选择，但GPU的通用图形处理设计仍存在能效浪费，无法适配端侧设备对低功耗、小体积的要求。神经网络加速单元正是针对这一痛点诞生，通过架构创新，在有限的芯片面积与功耗预算内，最大化神经网络运算的执行效率，目前已经广泛应用从云端数据中心到智能手机、智能摄像头、自动驾驶汽车等各类端侧智能设备，是人工智能技术落地的核心硬件基础。
二、神经网络加速单元的核心设计原理
2.1 针对神经网络核心运算的硬件加速
人工神经网络的核心运算可以归纳为矩阵乘法、卷积运算两种，无论是卷积层、全连接层还是循环神经网络的门控运算，最终都可以转换为大量的乘累加（Multiply Accumulate，MAC）操作。一个典型的深度神经网络往往包含数百万甚至数十亿参数，单次推理就需要数十亿次MAC操作，普通硬件架构很难高效完成这类任务。
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