常用ai芯片技术架构（常用ai芯片技术架构包括）

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本文目录一览：

• 1、GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray
• 2、AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
• 3、解密升腾AI处理器--DaVinci架构(总览)
• 4、CPU、GPU、NPU架构、特点介绍

GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray

1、Systolic Array是TPU芯片中的Matrix Multiply Unit核心，针对AI任务中的卷积和矩阵运算进行了显著优化。数据复用与高效计算：不同于CPU的每次取数运算和早期GPU的SIMD单元，TPU通过一次性取数和在阵列内脉动传输实现数据复用，从而提升了计算吞吐量，降低了能耗和占用空间。

2、总体来看，TPU的架构主要是围绕由脉冲阵列组成的矩阵乘法单元构建的。搭配如Unified Buffer/Weight FIFO等数据单元，以及卷积后需要的激活池化等计算单元。进一步了解Systolic Array以及为什么要使用Systolic Array，可以从最早的论文中得知。

3、TPU的核心：脉动阵列MXU有着与传统CPU、GPU截然不同的架构，称为脉动阵列（systolic array）。之所以叫“脉动”，是因为在这种结构中，数据一波一波地流过芯片，与心脏跳动供血的方式类似。

4、寒武纪体系架构： 定义：寒武纪芯片是中国自主研发的AI加速专用芯片。 特点：寒武纪芯片主要采用了流式处理的乘加树、类脉动阵列结构和Cambricon指令集。与TPU相比，寒武纪芯片在算法基本操作的处理上更为全面，实现了更高的通用性。

AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析

AI芯片技术架构主要包含GPU、FPGA、ASIC、NPU和DSP几种。GPU架构凭借高度并行计算能力，特别适用于深度学习任务，NVIDIA的Tensor Core技术优化了GPU的深度学习计算能力。FPGA架构允许开发者自定义硬件电路，实现高度定制化和低功耗计算，具有可重构性。

FPGA： 定义：FPGA，全称现场可编程门阵列，是一种可以在制造后进行多次编程以实现不同功能的芯片。 特点：具有灵活性和DIY特性，其架构由可编程逻辑块、输入/输出模块和可编程互连资源组成，支持快速开发和原型设计。

FPGA架构：ACAP以全新的FPGA架构作为核心基础。ARM架构：同时，ACAP也基于ARM进行架构设计。功能特性：分布式存储器：ACAP能够实现分布式存储器与硬件设备之间的编程DSP模块。灵活应变计算：ACAP能够对多个软件系统进行编程，并且能够同时对多个硬件设备进行灵活的应变计算。

概念不同。AI芯片是指计算机内部负责主要运算工作的模块。它主要分为三类：GPU、FPGA、ASIC。也就是说，AI芯片是目前所有芯片架构的统称，FPGA架构是AI芯片的其中之一。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。

当前市场上的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC和NPU。GPU：最初设计用于图形和图像处理，但因其强大的并行计算能力，也被广泛应用于深度学习等领域。GPU能够通过大量的计算单元同时处理多个任务，在处理大规模数据集和复杂模型时表现出色。FPGA：因其高度的灵活性和可扩展性而受到青睐。

FPGA，全称为Field Programmable Gate Array，是一种可以无限次编程的芯片，以实现特定的数字逻辑功能。与ASIC相比，FPGA提供高度的灵活性和可编程性，成为许多应用领域的首选。

解密升腾AI处理器--DaVinci架构(总览)

1、升腾AI处理器的DaVinci架构总览如下：特定域架构：DaVinci架构是一种专为特定领域应用设计的智能芯片架构，不同于传统的CPU和GPU的通用计算能力，也不局限于单一算法的ASIC，而是针对领域特定的计算需求打造的芯片解决方案。核心引擎AI Core：升腾AI芯片的核心，其计算力集中于执行各种标量、向量和张量密集型运算。

2、华为的升腾AI芯片的核心引擎，AI Core，其计算力集中于执行各种标量、向量和张量密集型运算。

3、达芬奇架构（DaVinci Architecture）是华为为AI密集型应用研发的创新计算架构，其核心是升腾AI处理器的AI Core。架构设计旨在提供强大的计算能力和高效能效。达芬奇架构有哪些优势呢？首先，它展现出高灵活性和可扩展性。通过将应用程序分解为独立模块，每个模块具备特定功能，易于适应不同的需求和市场变化。

4、Kirin CPUKirin 990A是华为首款智能座舱芯片，结合Taishan V120 Lite、Cortex-A5Mail G76 GPU、DavinCi D110 Tiny与DavinCi D110 Lite。 DVPP数字视觉预处理模块作为升腾AI软件栈的一部分，负责视频与图像数据的格式转换与预处理，满足神经网络计算需求。

CPU、GPU、NPU架构、特点介绍

1、NPU： 架构：专为神经网络计算设计，具有优化的硬件与指令集。 特点：在神经网络计算中展现高效率与吞吐量，是加速神经网络计算的理想选择。 算力：以TOPS衡量，专注于神经网络相关的计算任务。算力差异： CPU：适用于通用计算任务，算力相对较低，但稳定性好，适用于各种复杂的计算场景。

2、GPU具有以下特点：多线程、提供强大的并行计算基础结构、高访存速度、高浮点运算能力。这些特点使得GPU在深度学习中大量训练数据、矩阵、卷积运算等方面表现出色。然而，GPU在单独工作时也有缺陷，如高功耗、大体积和高昂价格。

3、算力特点：NPU注重矩阵运算和卷积运算，能高效处理神经网络计算。在AI应用中展现出高效能和低能耗的特点。 TPU： 定义：TPU是谷歌的专用深度学习处理器。 算力特点：TPU专为深度学习设计，尤其擅长矩阵乘法等密集计算。其定制化架构和TensorFlow框架使其在性能和节能上表现卓越。

4、CPU、GPU与NPU，三种处理器类型在算力上各有特点。CPU作为通用处理器，执行基本运算与控制任务，算力以FLOPS衡量。GPU拥有大量核心与线程，适合并行计算，算力以TFLOPS表示。NPU为神经网络计算设计，具有优化硬件与指令集，算力以TOPS衡量。GPU以并行计算能力胜出，NPU则在神经网络计算中展现高效率与吞吐量。

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