什么是神经网络加速器

首先需要根据具体的应用需求选择合适的神经网络加速器硬件。主要有以下几种选择：

选择合适的加速器硬件后，开发人员可以利用这些专用硬件资源来显著加快机器学习模型的执行速度，包括训练和推理阶段。通常需要使用支持硬件加速的深度学习框架和库，并在代码中指定使用加速器资源。

为了充分利用神经网络加速器的性能，还需要对神经网络模型和输入数据进行优化。例如，可以使用量化技术来降低模型精度从而提高性能，或者对输入数据进行预处理以减少内存带宽需求。

在选择和使用神经网络加速器时，还需要考虑功耗和成本因素。ASIC加速器通常具有更高的能效，但成本也更高。而GPU和FPGA则提供了更好的灵活性和成本效益平衡。

神经网络加速器被集成到智能手机等移动设备中，作为神经处理单元（NPU），加速人工智能和机器学习应用程序。这使得移动设备能够高效运行诸如计算机视觉、语音识别等AI任务。

神经网络加速器也被用于个人电脑，以加速AI和机器学习任务。这使得个人电脑能够更快地处理深度学习模型推理和训练等工作负载。

在云计算服务器中，神经网络加速器被部署为张量处理单元（TPU），用于加速深度学习工作负载。某些云平台采用了TPU来加速人工智能和机器学习应用。

神经网络加速器在机器人和物联网等数据密集型或传感器驱动型应用中也有应用。由于能高效执行低精度算术运算和专门的数据流架构，神经网络加速器非常适合这些应用。

神经网络加速器的发展一直是学术界和产业界研究与创新的重点领域。自20世纪90年代起，基于FPGA的加速器就开始被用于神经网络的推理和训练。近年来，随着DianNao系列等定制芯片的设计与推出，高性能、低能耗的深度神经网络加速成为了可能。

现场可编程门阵列（FPGA）是最早用于加速神经网络推理和训练的硬件之一，可以追溯到20世纪90年代。FPGA具有可重构的硬件逻辑，能够针对特定的神经网络模型和工作负载进行优化和加速。

图形处理器（GPU）最初是为图形渲染而设计的，但由于其并行计算架构非常适合神经网络等计算密集型任务，因此也被广泛用于加速神经网络的训练和推理。许多主流的深度学习框架都支持在GPU上运行。

2010年代开始出现专门为人工智能加速而设计的定制芯片。这些芯片针对深度神经网络工作负载进行了高度优化，能够提供卓越的性能和能效。

近年来，一些研究人员提出了集成光子硬件加速器的概念，利用光信号处理的优势（如大规模并行数据传输和高调制速度）来加速数据密集型的人工智能应用。这是一种新兴的神经网络加速技术。

每个计算机系统都建立在中央处理器（CPU）之上，用于执行计算和指令。CPU是神经网络加速器的基础组件之一。

自2010年代以来，GPU一直是训练大规模商业云AI的主导方式。GPU通常具有专门的AI增强功能，以加速神经网络的运算。

TPU是一种针对神经网络处理进行了优化的芯片，被用于云计算服务中。它们专门设计用于加速深度学习模型的训练和推理。

神经形态工程或物理神经网络芯片直接在电路中实现神经网络，解决了AI硬件面临的挑战。这种芯片可以高效模拟生物神经网络。

FPGA最早在20世纪90年代就被用于神经网络的推理和训练。FPGA可根据需求重新编程，为神经网络加速提供灵活性。

专门的数据流架构处理器被用于AI加速，包括多态数据流、结构驱动数据流和数据流调度等不同实现。

集成光子硬件加速器可以每秒执行万亿次乘累加运算，用于并行卷积处理，从而大幅提高神经网络的计算速度。

神经网络加速器能够在小芯片面积内提供极高的计算吞吐量。例如，2014年提出的DianNao加速器在仅3.02平方毫米的芯片面积内就能达到452 Gop/s（每秒十亿次运算）的峰值性能，展现了出色的并行计算能力。

与传统CPU和GPU相比，神经网络加速器的功耗较低。以DianNao为例，其功耗仅为485毫瓦，远低于同等计算能力的通用处理器。低功耗特性使得神经网络加速器更适合于移动和嵌入式设备的部署。

神经网络加速器通过专门的硬件架构和指令集，能最大限度地利用芯片资源进行并行计算，从而在较小的功耗和芯片面积下获得更高的计算性能。这使得神经网络加速器具有极高的能效比。

许多神经网络加速器采用数据流架构，优化了吞吐量而非延迟。这种架构与神经网络计算的特点高度契合，能充分发挥硬件加速的优势。

神经网络加速器通常支持低精度（8位或更低）的数据格式，这不仅节省了存储和带宽，而且能进一步提升计算效率。低精度运算是神经网络加速器取得高性能的重要原因之一。