新计算时代,神经网络加速器的重要性日益凸显

神经网络加速器是专门为处理神经网络工作负载而优化的处理器。

  神经网络加速器,也称为“人工智能加速器”。在定义它之前,我们首先要知道什么是神经网络。简单地说,“神经网络”只是一组算法的花哨名字,这些算法在机器学习应用程序中执行数据的聚类和分类,之所以有这个名字,是因为多年前有人将人类大脑中的神经元如何工作进行了比较。神经网络加速器是专门为处理神经网络工作负载而优化的处理器。顾名思义,它在以非常快的速度获取数据、进行聚类和分类方面非常高效。

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  计算机的中央处理器(CPU)通常速度慢、耗电大,工程师们发现,一个经过高度优化的处理器,只需完成一组特定的任务,就可以在低功耗下快速运行,并有助于使某些算法运行得更快。例如,图形处理单元(GPU)开始于游戏,图形和dsp经过优化以快速高效地进行信号处理。

  神经网络加速器的理论和技术已经存在了几十年,但直到最近五年,经济学才允许这项技术商业化。从云计算到边缘处理再到嵌入式设备的迁移,也推动了市场的增长,这意味着在地方一级对强大的计算能力的需求更高。

  说到神经网络加速器,并不是一刀切的。许多设备是为特定的垂直和应用定制的,可能有许多不同类型的加速器,包括dsp和gpu以及一个神经网络加速器都在同一个芯片上。芯片制造商还必须考虑外围设备,即数据进出芯片的方式,以避免潜在的瓶颈或处理延迟,外围设备通常会随垂直方向而变化。

  最后,为什么处理速度对神经网络如此重要?例如,用于目标检测、分类和跟踪的“处理管道”是自动车辆中避免碰撞最具挑战性的任务之一。数据通过摄像机传感器、GPS、激光雷达、惯性传感器等采集,信息可能经过一些视觉处理算法进行增强和滤波,然后发送到神经网络,当车辆以每小时60英里的速度行驶时,必须迅速进行必要的计算以避免潜在的碰撞。

  为了让使用机器学习的自主车辆被认为是安全的,它需要“体验”成千上万种不同的场景,以便“训练”软件,使其足够好地识别驾驶时的多种不同场景。虽然这可以通过模拟、建模等方法加快速度,但许多需要做的是在交通中实际操作车辆,并通过体验越来越多的体验让ML随着时间的推移而改进。

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