為了克服CPU和GPU的限制，為人工智能推理工作負(fù)載專門設(shè)計了創(chuàng)新型硬件加速器，實現(xiàn)高效和優(yōu)化的處理，同時最大限度地減少能耗。人工智能應(yīng)用中，此類加速器通過采用專用運算符(池化、激活功能、規(guī)范化等)來實現(xiàn)優(yōu)化的數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)流引擎是矩陣乘法單元，這是一個大型處理元件陣列，能夠有效地處理大型矩陣向量乘法、卷積和許多更復(fù)雜運算。大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于矩陣乘法運算的。
 
    為了進(jìn)一步優(yōu)化能源效率，人工智能加速器已經(jīng)實現(xiàn)了一些新技術(shù)，如近內(nèi)存計算。近內(nèi)存計算將處理單元集成在內(nèi)存子系統(tǒng)中，從而實現(xiàn)更快的近內(nèi)存數(shù)據(jù)處理，從而減少與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的能耗。最近，又出現(xiàn)了采用“非標(biāo)準(zhǔn)”技術(shù)的一些新解決方案，如存內(nèi)計算或尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)。要實現(xiàn)高效能人工智能推理，這些都是最具吸引力的解決方案。
 
    存內(nèi)計算直接在內(nèi)存中進(jìn)行電路級計算，免去了數(shù)據(jù)傳輸，提高了處理速度。處理可以以模擬或數(shù)字方式進(jìn)行，可利用不同的存儲技術(shù)，如SRAM、閃存或新的NVM(RRAM、MRAM、PCRAM、FeFET等)。這種方案特別有利于涉及大型數(shù)據(jù)集的復(fù)雜人工智能任務(wù)。SNN還代表了人工智能推理的一種創(chuàng)新解決方案：它們通常由通過尖峰進(jìn)行通信的互連節(jié)點組成，能夠模擬復(fù)雜的時間過程和基于事件的計算，這對于處理時間敏感數(shù)據(jù)或模擬人腦行為等任務(wù)很有用。


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