什么是硬件架构
并非所有进程都能在CPU上高效运行,游戏和视频处理需要专门的硬件——图形处理器(GPU),信号处理则需要像数字信号处理器(DSP)等其它独立的架构。人们一直在设计用于学习(learning)的专用硬件,完成了整体运行形成了硬件架构。
把一个整体(完成人类生存的所有工作)切分成不同的部分(分工),由不同角色来完成这些分工,并通过建立不同部分相互沟通的机制,使得这些部分能够有机的结合为一个整体,并完成这个整体所需要的所有活动,这就是架构。
深度学习的硬件加速器需要具备数据级别和流程化的并行性、多线程和高内存带宽等特性。 另外,由于数据的训练时间很长,所以硬件架构必须低功耗。 因此,效能功耗比(Performance per Watt)是硬件架构的评估标准之一。
扩展资料:
DeepBench的四种基本运算
1、矩阵相乘(Matrix Multiplication)——几乎所有的深度学习模型都包含这一运算,它的计算十分密集。
2、卷积(Convolution)——这是另一个常用的运算,占用了模型中大部分的每秒浮点运算(浮点/秒)。
3、循环层(Recurrent Layers )——模型中的反馈层,并且基本上是前两个运算的组合。
4、All Reduce——这是一个在优化前对学习到的参数进行传递或解析的运算序列。在跨硬件分布的深度学习网络上执行同步优化时(如AlphaGo的例子),这一操作尤其有效。
参考资料来源:
2020-11-19 广告
那么RISC的架构与CISC的架构有哪些不同呢?
纽约约克镇IBM研究中心的John Cocke证明,计算机中约20%的指令承担了80%的工作,他于1974年提出了RISC的概念。第一台得益于这个发现的电脑是1980年IBM的PC/XT。再后来,I RISC IBM的RISC System/6000也使用了这个思想。RISC这个词本身属于伯克利加利福尼亚大学的一个教师David Patterson。RISC这个概念还被用在Sun公司的SPARC微处理器中(用于小型机工作站),并促成了现在所谓的MIPS技术的建立,它是Silicon Graphics的一部分。许多当前的微芯片现在都使用RISC概念。与CISC不同的另一种软件程序执行的效率研究方法和执行过程。
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