mirror of
https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh.git
synced 2026-04-01 18:01:13 +08:00
21 lines
817 B
Markdown
21 lines
817 B
Markdown
## 总结
|
|
|
|
- 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控制加速器，但同时对程序员的能力要求也越高。
|
|
|
|
|
|
## 扩展阅读
|
|
|
|
- CUDA编程指导 [CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html)
|
|
- 昇腾社区 [Ascend](https://gitee.com/ascend)
|
|
- MLIR应用进展 [MLIR](https://mlir.llvm.org/talks)
|
|
|
|
|
|
## 参考文献
|
|
|
|
:bibliography:`../references/accelerator.bib` |