現在需要做晶元硬體架構設計,已知道ai軟體演算法,如何去設計它的硬體架構,同時需要些創新性?

時間 2021-05-31 09:05:03

1樓:Michael

從能用的角度看,其實現有的通用處理器們足夠使用了。

晶元的工業界圈是真的期待能尋覓到新的增長點,所以諸多AI專用處理器騰空出世。

學術上,chip/accelerator for AI確實激發了所謂架構圈的活力。其實仔細分析就會發現並不存在什麼過往不存在的硬體架構,提出乙個PE,然後拓展成multiple PE們就是個5分解。如果能再結合乙個潮流的network就是乙個7分解,如果還不滿足,可以考慮放到應用層看到promising的效果。

但是,細細品你會發現,商業角度的晶元出貨量是根本價值的計算方式。商業上的價值就難以體現了。另乙個無力點就是相容性,硬加速的軟體生態是擺在每個hardware architect/designer的困擾。

個人不太欣賞IP和軟體生態大包大攬的商業模式。新的設計方法若能推動輕資產的硬體變革才會有新的機會。

2樓:zcl

ai晶元這一塊學術和工業屆做的都很多了,建議先調研一波,比如工業屆華為的達文西架構,英偉達的NVDLA,學術界FPGA領域四大頂會(FPGA,FCCM,FPL和FPT)這幾年關於神經網路加速的文章等。個人覺得現在單從硬體架構去找創新點已經很難了,需要結合演算法,比如壓縮(量化?剪枝?

)+硬體加速或者特定演算法的硬體加速(華為的adder cnn加速?),當然也可以從訓練加速這一塊入手。

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