随着数据的流动,不同位置的输入特征值与卷积核权重不断进行卷积计算,最终在脉动阵列的输出端得到卷积结果。例如,在Google的TPU中,就采用了脉动阵列来加速卷积运算,通过巧妙的数据流动设计,实现了高效的卷积计算,大大提升了深度学习模型的训练和推理速度。 脉动阵列的优势与挑战 (一)优势 1. 降低内存带宽需求:由于数据...
使用脉动阵列计算矩阵C=AxB时,需要将A、B的数据分多次输入阵列,如图所示。 脉动阵列计算矩阵乘法的初始状态 第1拍时,左侧和上方缓存内的矩阵数据开始流入脉动阵列,并开始计算c00,如图所示。 脉动阵列计算矩阵乘法的第1个时钟 同样的,第2拍时,缓存内的数据继续流入脉动阵列,并开始计算c01和c10、继续计算c00,如图所示...
脉冲阵列 - Systolic Array 脉动阵列简介 脉冲阵列就是 TPU 的核心,也是本文最重要的内容。脉冲阵列的英文名 Systolic Array 就是源于它处理数据的节奏就像心跳一样,于是便有了这个名字。 在我们讲到具体的实现之前,我们需要先回顾一下 Img2Col 这个算法。我们知道,在推理场景,在 2017 年附近,卷积神经网络占据了...
脉冲阵列- Systolic Array 脉动阵列简介 脉冲阵列就是 TPU 的核心,也是本文最重要的内容。脉冲阵列的英文名 Systolic Array 就是源于它处理数据的节奏就像心跳一样,于是便有了这个名字。 在我们讲到具体的实现之前,我们需要先回顾一下Img2Col这个算法。我们知道,在推理场景,在 2017 年附近,卷积神经网络占据了当时场...
我们脉动阵列先从字面意思来解读它。脉动,本身就是指一种间歇性变化得运动。阵列,则代表着一组排列整齐的对象。将这两者结合,脉动阵列算法的目标就是让多个目标物体(通常是多个信号源或者传感器)在一定的时间间隔内;产生一种有序且精准的排列模式;从而提升工作效率,甚至能精确地控制其运动轨迹。这种技术往往应用于...
脉动阵列是一种特殊的计算机结构,它由多个处理单元组成,这些处理单元可以同时进行并行计算。脉动阵列的设计灵感来自于神经元的工作原理,每个处理单元可以看作是一个神经元,它们通过互相连接的通道进行信息传递和计算。脉动阵列的并行计算能力可以大大提高矩阵乘法的运算速度。 二、矩阵乘法的原理 矩阵乘法是将两个矩阵相乘...
TPU 中的脉动阵列仅仅完成了卷积的工作,而完成整个神经网络的计算还需要其他计算单元的配合。如下图,矢量计算单元通过输入数据端口接收来自于脉动阵列中的卷积计算的结果,通过激活单元中的非线性函数电路来产生激活值,激活函数可以根据网络需求来定制。在适量计算单元中,还可以通过归一化函数对激活值进行归一化,再经过池化...
脉动阵列数据流在矩阵乘法中的应用，其核心在于“输入移动、权重保持、输出移动”的数据流模式。输入移动：在脉动阵列中，输入矩阵的数据沿着矩阵的行方向逐元素传递。这意味着在每一次计算周期中，输入矩阵的某一行或某一列的元素会按顺序被读取并参与到乘法运算中。权重保持：权重矩阵在脉动阵列中保持在...
2.1、一维脉动阵列(1-D Systolic Array) 1-D脉动阵列可以用在卷积、滤波、相关等应用中,其最典型的应用就是卷积,我们看下面的架构图,该1维脉动阵列具有如下的特点: 由三个PE组成,每个PE的输入输出如(b)所示,其本质是一个乘加模块(Mac); 权重weight保持不变(Stay); ...