螺蛳壳里做道场，只待深耕细作与融合异构架构

众所周知，人工智能正处于蓬勃发展的阶段，而深度学习异构加速技术又是人工智能技术领域中不可或缺的一部分。在《深度学习的异构加速技术（一）》一文中，我们讨论了带宽问题解决的必要性。本文将继续探讨异构加速技术中螺狮壳里做道场，深耕细作和融合异构架构等相关话题。

螺蛳壳里做道场

在人工智能加速平台的第一阶段，无论是在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，连接一个单通道DDR3，其性能远远发挥不出来。

如何解决带宽问题呢？主要有以下几个方面：

1. 缩小计算与存储之间的物理距离，使用高速片上网络互联 。例如，将计算单元和存储单元设计在同一芯片上，或者使用高速总线连接计算单元和存储单元。
2. 采用高速存储介质 。例如，使用HBM（高带宽存储器）或GDDR6（图形双数据速率6代）等高速存储介质。
3. 优化数据访问模式 。例如，采用数据重用技术或数据预取技术。

深耕细作

解决带宽问题只是异构加速技术的第一步。要想获得更好的性能，还需要深耕细作，优化算法和架构。

在算法方面，可以采用以下措施：

1. 剪枝 。剪枝是指将模型中不重要的连接和节点删除。剪枝可以减少模型的大小和计算量，从而提高模型的性能。
2. 量化 。量化是指将模型中的浮点数转换为定点数。量化可以减少模型的大小和计算量，从而提高模型的性能。
3. 并行化 。并行化是指将模型中的计算任务分解成多个子任务，然后在多个计算单元上并行执行。并行化可以提高模型的性能。

在架构方面，可以采用以下措施：

1. 异构计算 。异构计算是指使用不同类型的计算单元（例如，CPU、GPU、FPGA）来执行不同的计算任务。异构计算可以充分利用不同计算单元的优势，提高模型的性能。
2. 软硬件协同设计 。软硬件协同设计是指在软件和硬件设计阶段进行协同设计，以优化模型的性能。软硬件协同设计可以充分利用软件和硬件的优势，提高模型的性能。

融合异构架构

随着人工智能技术的不断发展，异构加速技术也在不断发展。融合异构架构是异构加速技术发展的一个重要趋势。

融合异构架构是指将不同的计算单元（例如，CPU、GPU、FPGA）集成到同一个芯片上。融合异构架构可以充分利用不同计算单元的优势，提高模型的性能。

融合异构架构的优点主要有以下几点：

1. 提高性能 。融合异构架构可以充分利用不同计算单元的优势，提高模型的性能。
2. 降低成本 。融合异构架构可以减少芯片面积和功耗，从而降低成本。
3. 提高集成度 。融合异构架构可以提高集成度，减少系统复杂度。