From 06e999d2ceb863e21be4067b25a91b49a6c59091 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: maqy Date: Tue, 29 Mar 2022 09:31:05 +0800 Subject: [PATCH] fix typos (issue228) (#229) * fix typos * fix typos Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com> --- chapter_accelerator/accelerator_architecture.md | 2 +- chapter_accelerator/accelerator_introduction.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/chapter_accelerator/accelerator_architecture.md b/chapter_accelerator/accelerator_architecture.md index e24ed01..3e55e81 100644 --- a/chapter_accelerator/accelerator_architecture.md +++ b/chapter_accelerator/accelerator_architecture.md @@ -36,7 +36,7 @@ - **常量内存（Constant Memory）**：常量内存其实只是全局内存的一种虚拟地址形式，并没有真正的物理硬件内存块。常量内存有两个特性，一个高速缓存，另一个更重要的特性是它支持将某个单个值广播到线程束中的每个线程中。 -- **纹理内存（Texture Memory）**：纹理内存是全局内存的一个特殊形态。当全局内存被绑定为纹理内存时，执行读写操作将通过专用的纹理缓存来加速。在早期的GPU上没有缓存，因此每个SM（流多处理器）上的纹理内存为设备提供了唯一真正缓存数据的方法。然而随着硬件的升级，一级缓存和二级缓存的出现，纹理缓存的这项优势已经荡然无存。纹理内存的另外一个特性，也是最有用的特性就是当访问存储单元时，允许GPU实现硬件相关的操作。比如说使用纹理内存，可以通过归一化的地址对数组进行访问，获取的数据可以通过硬件进行自动插值，从而达到快速处理数据的目的。此外对于二位数组和三维数组，支持硬件级的双线性插值与三线性插值。纹理内存另一个实用的特性是可以根据数组的索引自动处理边界条件，不需要对特殊边缘进行处理即可完成数组内元素操作，从而防止线程中分支的产生。 +- **纹理内存（Texture Memory）**：纹理内存是全局内存的一个特殊形态。当全局内存被绑定为纹理内存时，执行读写操作将通过专用的纹理缓存来加速。在早期的GPU上没有缓存，因此每个SM（流多处理器）上的纹理内存为设备提供了唯一真正缓存数据的方法。然而随着硬件的升级，一级缓存和二级缓存的出现，纹理缓存的这项优势已经荡然无存。纹理内存的另外一个特性，也是最有用的特性就是当访问存储单元时，允许GPU实现硬件相关的操作。比如说使用纹理内存，可以通过归一化的地址对数组进行访问，获取的数据可以通过硬件进行自动插值，从而达到快速处理数据的目的。此外对于二维数组和三维数组，支持硬件级的双线性插值与三线性插值。纹理内存另一个实用的特性是可以根据数组的索引自动处理边界条件，不需要对特殊边缘进行处理即可完成数组内元素操作，从而防止线程中分支的产生。 由于寄存器的高速读取特性，因此每次计算都离不开寄存器的参与。接着是一级缓存和共享内存，然后是常量内存、纹理内存、全局内存，最后则是主机端内存。根据不同存储器之间的存储速度的数量级的变化规律，选用适当类型的内存以及最大化地利用它们，从而发挥硬件的最大算力，减少计算时间。 diff --git a/chapter_accelerator/accelerator_introduction.md b/chapter_accelerator/accelerator_introduction.md index 3fea6b8..859293f 100644 --- a/chapter_accelerator/accelerator_introduction.md +++ b/chapter_accelerator/accelerator_introduction.md @@ -3,7 +3,7 @@ ### 硬件加速器设计的意义 -未来人工智能发展的三大核心要素是数据、算法和算力。目前，人工智能系统算力大都构建在CPU+GPU之上，主体多是GPU。随着神经网络的层数越多，模型体量越大，算法越复杂，CPU和GPU很难再满足新型网络对于算力的需求。例如，2015年谷歌的AlphaGo与樊麾对弈时，用了1202个CPU和176个GPU，每盘棋需要消耗上千美元的电费，而与之对应的是樊麾的功耗仅为20瓦。 +未来人工智能发展的三大核心要素是数据、算法和算力。目前，人工智能系统算力大都构建在CPU+GPU之上，主体多是GPU。随着神经网络层数的增多，模型体量的增大，算法复杂度的上升，CPU和GPU很难再满足新型网络对于算力的需求。例如，2015年谷歌的AlphaGo与樊麾对弈时，用了1202个CPU和176个GPU，每盘棋需要消耗上千美元的电费，而与之对应的是樊麾的功耗仅为20瓦。 虽然GPU在面向向量、矩阵以及张量的计算上，引入许多新颖的优化设计，但由于GPU需要支持的计算类型复杂，芯片规模大、能耗高，人们开始将更多的精力转移到深度学习硬件加速器的设计上来。和传统CPU和GPU芯片相比，新型深度学习加速器会有更高的性能，以及更低的能耗。未来随着人们真正进入智能时代，智能应用的普及会越来越广泛，到那时每台服务器、每台智能手机、每个智能摄像头，都需要使用加速器。