什么样的NPU才能解决问题“看得又清”和“看得懂”

件管理系统墙壁和电源供应器墙壁。

在习惯冯·诺伊曼Core下，测算和存储两组相分离，测算两组从文件管理系统中所读取数据库，完成测算后存回文件管理系统。但AI线性是一个很浩大和十分复杂的局域网，包括大量的绘出像数据库和方差参数，测算的反复中所又才会显现出大量的数据库，数据库在测算两组和存储两组之间完成频繁的旋转，因为存储器的数据库访问期间低速太快测算两组的数据库管控低速，冲击算力不断提高的文件管理系统墙壁疑虑就显现出了。

同时，数据库频繁的迁移也带来严重的传输电源供应器疑虑。根据摩托罗拉的研究工作看出，半导体工艺新技术到了7nm时代，数据库捡拾电源供应器降到35pJ/bit，占总比达63.7%。数据库传输所致使的电源供应器损失更为成为中央管控器演进的制约心理因素，由此呈现出“电源供应器墙壁”疑虑。

刘建伟在《创下文件管理系统墙壁、电源供应器墙壁，国产中央管控器AI-NPU的现在和预见》一这段话所提到，电源供应器墙壁的疑虑主要来自两个方面：MAC两组和DDR，“当通过堆MAC两组来拉高算力指标时，MAC两组本身的耗电增幅才会不断提高，同时还只能高带较宽的中空，在服务器一侧可以用作比较贵的HBM，如此一来DDR所必需的电源供应器势必才会拉升上去，而在下端一侧，出于成本的考量，还没特别好的DDR建议。”

AI中央管控器的测算以数据库为主，大量数据库捡拾致使“文件管理系统墙壁”和“电源供应器墙壁”挑战引人注意，这不仅受到限制其测算性能的把握，也受到限制其离去对电源供应器有严格拒绝的旋转下端和笔记本电脑通讯设备中所。

存算合一和减少数据库捡拾是娱乐业类似于的延宕出发点。存算合一性能强大，但才会受到工艺新技术节点瓶颈的受到限制，距离中央管控器批量生产还有一定的距离。数据库捡拾则可以发掘现有中央管控器的实用价最大值，大幅提高减低研发成本。刘建伟坚称，心事芯元智正是通过融合高精度新技术减少了数据库捡拾，从而在一定某种程度上减小了文件管理系统墙壁和电源供应器墙壁的冲击，提高了整个NPU的效领军。

融合高精度就是将不同高精度的-bit数/旋转式完成数最大值测算。国际上专业人士通过研究工作发现，测算反复中所并非所有环节都只能高性能数最大值XML。通过合理分配不同环节的数最大值高精度，就可在保证再次测算结果准确度的条件下，发挥发挥作用连续性测算的减缓。

对此，刘建伟在文章中所也有附加论题：“在整个神经局域网中所，方差倍数比较十分复杂，习惯NPU的数据库坚称XML一般是8比特、16比特和-bit数，才能降到AI线性的高精度，所以指令集量繁重。但心事芯元智发现，在也就是说应用中所，AI局域网中所有的电子邮件是有数据库流的，这意味着不是所有的测算都只能高性能的-bit或是高性能的16比特，采用8比特或者4比特等低高精度融合指令集就能够了。”

刘建伟坚称，在心事芯元智的AI-ISP应用中所，就是基于融合高精度新技术，局域网中所许多中所间层都是采用INT4高精度。相比原来的8比特局域网，数据库捡拾量可能就变成原来的1/2，测算量缩减为1/4，相当于在其他部门面积内发放几倍于习惯NPU的等效算力，同时还能把成本和电源供应器降下来，更是最大限度下端一侧和锯齿状一侧AI凌空。

绘出 | AI-NPU的结构设计难点和一个大

遭遇采用先进晶片和高级封装工艺新技术给AI中央管控器带来的成本阻力，用融合高精度新技术来化解“存储墙壁”和“电源供应器墙壁”的疑虑， 是一条切实可行之路。

不过，在下端一侧和锯齿状一侧，AI中央管控器和场面的耦合切变较弱。要让AI真正凌空，还只能发挥发挥作用线性和硬体的紧密紧密结合。

刘建伟在这段话所坚称，心事芯元智线性工作团队才会在NPU结构设计早期就将线性局域网的结构、二阶必需要/算子必需要、文件管理系统访问期间必需要等详细电子邮件发放给NPU结构设计的Core师，硬体Core师可以根据这些线性的必需要来调整或构建整个NPU的结构设计。同时，硬体总工程师也才会把硬体受到限制发放给线性总工程师，如此线性总工程师在结构设测线性时，可以受制于硬体受到限制，从线性的角度来管控一些硬体上的短板。

“只有两者真正紧密结合，才可以受限于NPU的硬体和编程，加快AI研发的凌空效领军，发挥发挥作用计算机管理系统美感“感觉到更是明”和“感觉到懂”的再次目标。”

（校对/萨米）

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