一文搞懂 CPU、GPU 和 TPU.doc

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1、一文搞懂CPU、GPU和TPU　　张量处理单元（TPU）是一种定制化的ASIC芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和Gmail等。　　在本文中，我们将关注TPU某些特定的属性。　　　　神经网络如何运算　　在我们对比CPU、GPU和TPU之前，我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示，假设我们使用单层神经网络识别手写数字。　　　　如果图像为28×28像素的灰度图，那么它可以转化为包含784个元素的向量。神经元会接收所有784个值，并将它们与参数值（上图

2、红线）相乘，因此才能识别为「8」。其中参数值的作用类似于用「滤波器」从数据中抽取特征，因而能计算输入图像与「8」之间的相似性：　　　　这是对神经网络做数据分类最基础的解释，即将数据与对应的参数相乘（上图两种颜色的点），并将它们加在一起（上图右侧收集计算结果）。如果我们能得到最高的预测值，那么我们会发现输入数据与对应参数非常匹配，这也就最可能是正确的答案。　　简单而言，神经网络在数据和参数之间需要执行大量的乘法和加法。我们通常会将这些乘法与加法组合为矩阵运算，这在我们大学的线性代数中会提到。所以关键点是我们该如何快速执行大型矩阵运算，同时还需要更小的能耗。　　C

3、PU如何运行　　因此CPU如何来执行这样的大型矩阵运算任务呢？一般CPU是基于冯诺依曼架构的通用处理器，这意味着CPU与软件和内存的运行方式如下：　　　　图：CPU如何运行　　CPU最大的优势是灵活性。通过冯诺依曼架构，我们可以为数百万的不同应用加载任何软件。我们可以使用CPU处理文字、控制火箭引擎、执行银行交易或者使用神经网络分类图像。　　但是，由于CPU非常灵活，硬件无法一直了解下一个计算是什么，直到它读取了软件的下一个指令。CPU必须在内部将每次计算的结果保存到内存中（也被称为寄存器或L1缓存）。内存访问成为CPU架构的不足，被称为冯诺依曼瓶颈。　　虽然

4、神经网络的大规模运算中的每一步都是完全可预测的，每一个CPU的算术逻辑单元（ALU，控制乘法器和加法器的组件）都只能一个接一个地执行它们，每一次都需要访问内存，限制了总体吞吐量，并需要大量的能耗。　　GPU如何工作　　为了获得比CPU更高的吞吐量，GPU使用一种简单的策略：在单个处理器中使用成千上万个ALU。现代GPU通常在单个处理器中拥有2500-5000个ALU，意味着你可以同时执行数千次乘法和加法运算。　　　　图：GPU如何工作　　这种GPU架构在有大量并行化的应用中工作得很好，例如在神经网络中的矩阵乘法。实际上，相比CPU，GPU在深度学习的典型训练工

5、作负载中能实现高几个数量级的吞吐量。这正是为什么GPU是深度学习中最受欢迎的处理器架构。　　但是，GPU仍然是一种通用的处理器，必须支持几百万种不同的应用和软件。这又把我们带回到了基础的问题，冯诺依曼瓶颈。在每次几千个ALU的计算中，GPU都需要访问寄存器或共享内存来读取和保存中间计算结果。　　因为GPU在其ALU上执行更多的并行计算，它也会成比例地耗费更多的能量来访问内存，同时也因为复杂的线路而增加GPU的物理空间占用。　　TPU如何工作　　当谷歌设计TPU的时候，我们构建了一种领域特定的架构。这意味着，我们没有设计一种通用的处理器，而是专用于神经网络工作负

6、载的矩阵处理器。　　TPU不能运行文本处理软件、控制火箭引擎或执行银行业务，但它们可以为神经网络处理大量的乘法和加法运算，同时TPU的速度非常快、能耗非常小且物理空间占用也更小。　　其主要助因是对冯诺依曼瓶颈的大幅度简化。因为该处理器的主要任务是矩阵处理，TPU的硬件设计者知道该运算过程的每个步骤。因此他们放置了成千上万的乘法器和加法器并将它们直接连接起来，以构建那些运算符的物理矩阵。　　这被称作脉动阵列（SystolicArray）架构。在CloudTPUv2的例子中，有两个128X128的脉动阵列，在单个处理器中集成了32768个ALU的16位浮点值。　　

7、我们来看看一个脉动阵列如何执行神经网络计算。首先，TPU从内存加载参数到乘法器和加法器的矩阵中。　　　　图：TPU如何工作　　然后，TPU从内存加载数据。当每个乘法被执行后，其结果将被传递到下一个乘法器，同时执行加法。因此结果将是所有数据和参数乘积的和。在大量计算和数据传递的整个过程中，不需要执行任何的内存访问。　　这就是为什么TPU可以在神经网络运算上达到高计算吞吐量，同时能耗和物理空间都很小。　　因此使用TPU架构的好处就是：成本降低至1/5。