MIT2020年力作：机器学习加速器综述

【前言】

首先还是保命时刻，以下解读与见解均为我的个人理解，要是我有哪里曲解了，造成了不必要的麻烦，可以联系我删除文章，也可以在评论区留言，我进行修改。也欢迎大家在评论区进行交流，要是有什么有意思的paper也可以留言，我抽空看一下也可以写一些。正文内容中的“作者”二字，均是指paper的作者，我的个人观点会显式的“我”注明。而文中的图基本都是从paper上cv过来的，我也没本事重做这么多的图，况且作者的图弄得还挺好看的。

【Paper基本信息】

题目：Survey of Machine Learning Accelerators

作者：Albert Reuther, Peter Michaleas, Michael Jones, Vijay Gadepally, Siddharth Samsi, Jeremy Kepner, 是来自MIT林肯实验室的超算中心的团队（PS：光是这个Title，就没有理由不去看）

链接：https://arxiv.org/pdf/2009.00993.pdf​arxiv.org

总结：截止到2020年6月的，目前的机器学习加速的综述，还汇总了一大批芯片的功耗算力，可谓是居家旅行，选型省钱的必看。

【Paper具体内容】

【Introduction】

现在机器学习有多火我就不说了，上图是一个overview，这个图做的非常好，归纳的也不错，简洁明了。这个Paper主要讲的是机器学习的加速器，这个团队19年也做了一次这个的综述，看样子是每年一更了，19年的还涉及到了一些基于FPGA的推理实例和手机用的加速器，20年的这一篇只考虑了有动态可编程性的FPGA推理实例，作者对于排除了手机加速器的解释是，手机上的加速器如果不做重新设计，很难在不同的平台上使用。

现在的加速器的实现也越来越花里胡哨了，Paper中提到了现在有用矢量引擎(Vector Engines)、数据流引擎(Dataflow Engines)、神经形态设计(Neuromorphic Designs)、基于闪存的模拟内存计算(Flash-based Analog Memory Processing)和基于光子的计算(Photonoc-based Processing)。这里随便一个拉出来，都是一个大饼，大坑。

PS：神经形态设计这个，目前国内做的最好的应该是清华的施路平团队，两个Nature封面奠定王座，就那个在清晨的清华操场自动骑自行车的那个。

作者这里还贴心的给我们普及了一些前置知识（PS：有种上课的感觉）：

神经网络的类型，这个类型有好多，但是Paper主要讨论CNN和DNN，因为这两个网络用的最多，大部分的计算也都是密集的矩阵和矩阵的运算、矩阵和向量的运算。

神经网络的训练和推理，训练就是把带标记的数据输入进去（正向），网络输出预测，然后调整模型的权重参数来收敛模型，使得能有更好的预测输出（反向）。推理就是用训练好了的权重参数，应用到输入数据上，以获得预测输出。一般来说，专门为了训练设计的加速器，在推理上效果也可能很好，但反过来就不一定了。

数值精度，用来存模型权重和输入数据的数值精度，这个会影响网络的训练和推理的准确性和效率的。就跟float和double一样，写过代码的都很容易理解。一般来说是训练的时候用高精度，推理的时候用低精度，这个有paper证明过是有效的。但是但是，过低精度的推理，例如int4、int2、int1这种，是没有被论证的，不要瞎搞。现在很多的训练加速器，都支持float16和bfloat16了，大部分的推理加速器，性能指标给的也是int8的结果。

PS：很多年前英伟达就推出了混合精度训练了，yolov5好像就用了这个，用来提速和缩小模型还是挺好用的，准确性也影响不大，能接受。intel也有，intel的没记错的好像是bfloat16，去年有幸体验过intel的cpu的神经网络训练解决方案，用支持bfloat16，avx512指令集的一大堆核的最新至强U，加上intel自己的基于spark的分布式训练库，没错，不是电脑跟电脑之间分布式，是一个U上面核跟核的分布式，加上MKL库，再开个bfloat16，跟打了鸡血一样，训练速度比V100也就慢一点点，大约能有V100的70~80%的速度了，当时跟intel的工程师交流过，他们的做法是把数据分包，打成pkl格式，然后用java分发下去训练，训练完再把权重汇总更新，当时就被他们这个数据分包坑了一手，我数据太大，打包炸了，据说是java打包的锅，这里要羡慕一下intel中国的工作时间，当时的技术支持老哥很给力，晚上一过6点，就不回消息了，第二天早上上了班才回，羡慕不用加班的

神经形态计算，这个是模仿神经元和突触的，这部分是另一个大领域了，也就不多说了，这里作者还特地提到了我前面说的清华施路平团队的天机芯片，他们用的就是SNN和ANN。

Paper主要比较了适用于政府、工业传感器和数据处理的神经网络加速器，并且区分开了研究型加速器和商用型加速器。

【加速器调查】

Paper调查了现有的研究论文、技术新闻、公司的基准数据等公开的资料，收集了加速器的性能和功率信息&#