XPU|听说过CPU、GPU 琳琅满目的XPU到底是什么？( 三 )
如果你对数据集进行分区 ， 那一致性会成为障碍 ， 你需要对照和更新数据 ， 并会占用额外的运算周期 。所以我们需要 ， 也必须考虑不同的内存结构 ， 毕竟可用的内存就那么点 。或许可以访问相邻的内存 ， 但也会很快耗尽 ， 然后无法及时访问 。所以必须在设计中加以理解 ， 而且是要在理解架构的情况下去设计它 。
我们还需要更高级别的抽象层 。有些框架可以将已知网络映射或编译到目标硬件上 ， 例如在一组低级内核或 API ， 它们将在软件堆栈中使用 ， 并最终由神经网络的映射器使用 。在底层 ， 你可能在用不同类型的硬件 ， 这由你想要实现的目标来决定 。反正就是用不同的硬件 ， 不同的 PPA ， 实现了相同的功能 。
而这会给编译器带来很大的压力 。主要的问题是你未来要如何对加速器进行编程？你是否搞了个像初代 GPU 那样串在一起的硬连线引擎？或者你是否构建了具有自己指令集的小型可编程引擎？现在你必须单独对这些东西进行编程 ， 并将这些引擎中的每一个都与数据流连接起来 ， 然后执行任务 。
一个处理器拥有整个指令集的某个子集 ， 另一个处理器拥有一个不同的子集 ， 它们都将共享控制流的某些重叠部分 ， 编译器得了解它的库并进行映射 。
结论
其实处理器的架构并没有改变 ， 它们仍然遵守过去 40 年来一直遵循的规则 。变的是芯片的构造方式 ， 它们现在包含大量异构处理器 ， 这些芯片根据各自的任务 ， 对内存和通信进行优化 。每个芯片都对处理器性能、优化目标、所需的数据吞吐量以及数据流做出了不同的选择 。
每个硬件供应商都希望将自己的芯片与其他芯片区分开来 ， 品牌推广比谈论内部技术细节要容易得多 。厂商给自己的芯片起了“XPU”的名字 ， 并将它与特定类型的应用联系起来 ， 但“XPU”并不是关于某个特定硬件架构的名字 。
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