8.2.2 深度学习加速器架构 (DPU)

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8.2.2 深度学习加速器架构 (DPU) 8.2.2 深度学习加速器架构 (DPU) 在数据中心算力基础设施的演进图谱中，通用 CPU 早已无法独自承载指数级增长的 AI 模型推理与训练需求，即便是高度并行的 GPU，在面对特定深度学习负载时也存在能效比与延迟上的优化空间。因此，专为深度学习 workload 定制的处理器架构应运而生。在本章节中，我们探讨的深度学习加速器架构（DPU，此处指 Deep Learning Processing Unit，即 dedicated DL 处理器），其核心设计哲学在于通过硬件级的特异性设计，最大化矩阵乘法与卷积运算的吞吐量，同时最小化数据搬运带来的能耗开销。