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Co-authored-by: Corleone <liuchao195@huawei.com> Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com>
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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。
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- 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。
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- 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。
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- 越底层的编程方式越能够灵活地控制加速器，但同时对程序员的能力要求也越高。
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## 扩展阅读
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- CUDA编程指导 [CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html)
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- 昇腾社区 [Ascend](https://gitee.com/ascend)
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- MLIR应用进展 [MLIR](https://mlir.llvm.org/talks)
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