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TPU脉动阵列架构适配分析
资料介绍
一、脉动阵列架构与TPU的核心适配逻辑
TPU（张量处理单元）作为谷歌面向深度学习推理与训练场景推出的专用加速芯片，其核心计算架构选择脉动阵列（Systolic Array）并非偶然，二者的适配本质是深度学习核心计算特征与脉动阵列结构特性的精准匹配。深度学习推理与训练过程中，占比超过90%的计算负载来自矩阵乘法与卷积运算，这类运算具有计算规则固定、数据复用性强、依赖大量乘累加操作的特点，脉动阵列的结构设计恰好能够针对性满足这类计算需求。
脉动阵列的核心特征是数据以规则的脉动方式在阵列单元间流动，每个处理单元（PE）仅完成固定的乘累加操作，不需要复杂的控制逻辑，也不需要频繁访问片外存储。这种设计刚好契合TPU的设计目标：在固定面积下实现更高的计算吞吐量，同时降低访存延迟带来的性能瓶颈。在传统GPU架构中，计算单元需要频繁从全局存储中读取权重与输入激活值，访存带宽往往成为性能瓶颈，而脉动阵列通过在阵列内部传递数据，实现了数据的原地复用，每个PE周期仅需要从相邻单元获取数据，大幅减少了对片外存储的访问次数，这一特性与TPU面向大批量张量计算的定位高度适配。
从计算并行度的角度看，脉动阵列是二维规则结构，可以通过扩展阵列规模线性提升计算并行度，这一特性让TPU能够随着工艺制程的升级不断提升算力，同时保持架构的一致性。从TPU v1到TPU v4，脉动阵列的规模从256×256扩展到超过1000×1000，算力也随着阵列规模线性提升，没有因为架构扩展带来额外的控制开销，这种可扩展性是脉动阵列适配TPU的核心优势之一。
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