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領域專用架構

領域專用架構
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領域專用架構(DSA, Domain Specific Architecture),亦稱領域專用運算架構。不同於傳統的通用運算架構,領域專用運算架構更強調貼近資料的運算,以便提高運算效能跟降低功耗。然而,這也使得領域專用架構必須依照應用的資料流型態來進行設計,對其泛用性造成限制。[1]

機器學習(Machine Learning)熱潮點燃高效能運算需求,新興運算架構跟著水漲船高。跟過去數十年流行的通用運算架構不同,這些新興架構是為了特定幾種運算任務最佳化,並使用特定的程式語言,因而稱為[[領域專用架構(Domain Specific Architecture, DSA)及領域專用語言(Domain Specific Language, DSL)。DSA/DSL的興起,將成為引領未來處理器設計。[2]

芯片上的晶體管數量不斷增加,但是這些晶體管都沒有被充分用。假設用Python實現一個矩陣乘法的性能是1,那麼用C語言重寫後性能可以提高50倍,如果再充分挖掘體系結構特性(如循環並行化、訪存優化、SIMD等),那麼性能甚至可以提高63000倍。領域專用架構可以針對特定領域應用程序,定製微結構,從而實現數量級提高性能功耗比。這相當於是把頂尖程序員的知識直接實現到硬件上。[3]

目錄

主要的設計原則

  • 減少數據流動
  • 降低數據精度
  • 提高處理並行度[3]

參考來源

  1. 黃繼寬. 讓資料動起來 領域專用架構思維不一樣. 新電子. 2019-10-17 (中文). 
  2. 黃繼寬. AI掀起高效運算熱潮 DSA/DSL後勢看好. 新電子. 2018-12-03 (中文). 
  3. 3.0 3.1 CPU結構的演變:多核之後,發展方向是什麼?. 新電子. 2021-01-16 (中文).