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openmlsys-zh/chapter_accelerator/summary.md
2022-03-03 08:54:20 +00:00

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总结
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- 面向深度学习计算任务,加速器通常都是由多种片上缓存以及多种运算单元组成来提升性能。
- 未来性能增长需要依赖架构上的改变,即需要利用可编程的硬件加速器来实现性能突破。
- 出于计算效率和易用性等原因,加速器一般会具有多个等级的编程方式,包括:算子库层级,编程原语层级和指令层级。
- 越底层的编程方式越能够灵活地制加速器,但同时对程序员的能力要求也越高。