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专用NPU平台
资料介绍
一、什么是专用NPU平台
核心定义
专用NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）平台是专门为人工智能神经网络计算设计的异构计算硬件平台，区别于通用CPU、GPU计算平台，通过硬件架构定制优化神经网络推理与训练任务，以更低功耗、更高算力密度实现AI任务处理。
核心特点
专用NPU的核心设计逻辑是针对神经网络计算中大量存在的乘累加（MAC）操作、稀疏化计算、数据复用特性进行硬件重构，相比于通用计算芯片，具备三大核心优势：
1. 高算力密度：单位芯片面积能提供更高AI算力，相同工艺下AI算力是通用CPU的数十倍；
2. 低能耗比：针对AI计算做了数据通路优化，减少不必要的数据搬运，单位算力功耗仅为GPU的1/10甚至更低；
3. 场景定制化：可以根据不同终端场景的需求调整架构设计，适配从边缘端到云端的不同算力要求。
二、专用NPU平台的技术架构演进
1. 早期存算一体化架构
第一代专用NPU多采用存算一体化架构设计，打破传统冯·诺依曼架构“存储与计算分离”的瓶颈，直接在存储单元内部完成计算，大幅减少数据搬运带来的功耗开销，主要应用于早期移动端AI识别任务，代表产品为中科院寒武纪DIANNAO架构。
2. 脉动阵列架构
脉动阵列（Systolic Array）是目前主流云端与终端NPU普遍采用的架构，通过计算单元阵列有序传递数据，每个计算单元完成局部乘累加操作后将结果传递给相邻单元，实现高并行度计算，同时降低对外部存储带宽的依赖。谷歌TPU、华为昇腾NPU都采用脉动阵列作为核心计算架构。
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