在深度神经网络（DNN）的简史中，用户已经尝试了几种硬件架构来提高其性能。通用CPU编程最容易，但每瓦特的性能最低。GPU针对并行浮点运算进行了优化，性能比CPU好几倍。随着GPU供应商有了相当大的一批新客户，他们开始改进设计以进一步提高DNN吞吐量。例如，Nvidia新的Volta架构增加了专用的矩阵乘法单元，加速了常见的DNN运算。
即使是增强型的GPU，仍然受其针对图形专用逻辑的拖累。此外，最近的趋势是使用整数运算来进行DNN推理，尽管大多数训练仍然使用浮点计算。Nvidia也增强了Volta的整数性能，但仍然建议使用浮点计算进行推理。但是，芯片设计人员很清楚，整数单元比浮点单元小得多、功效也高得多；当使用8位（或更小）整数而不是16位或32位浮点数时，优势更明显。
与GPU不同，DSP是针对整数数学设计的，并且非常适合于卷积网络（CNN）中的卷积函数。矢量DSP使用宽SIMD单元来进一步加速推理计算。例如，Cadence的C5 DSP内核包括四个SIMD单元、每个2048位宽；这样，内核在每个周期内可以完成1,024个8位整数乘法累加（MAC）操作。在16nm设计中，它能每秒处理超过1万亿个MAC运算。联发科购买了Cadence的DSP IP，用作其最新智能手机处理器的DNN加速器。
最有效的架构是从头开始设计DNN，消除其它应用的特性，并针对DNN需要的特定计算进行优化。这些架构可以用专有的ASIC或向系统制造商销售的芯片（这些芯片被称为专用标准产品或ASSP）来实现。最突出的DNN ASIC是谷歌的TPU，它为推理任务进行了优化。它主要包括65,536个MAC单元的脉动阵列（systolic array）和28MB的内存以容纳DNN体量和累加器。TPU使用一个简单的四级管道，只运行少数指令。
多家初创公司也在为DNN开发自定义架构。英特尔去年收购了其中的一个（Nervana），并计划在今年年底前发布其第一款ASSP样片；但该公司尚未透露其架构的任何细节。Wave Computing已经为DNN开发了一个数据流处理器。其它不差钱的初创公司包括Cerebras、Graphcore和Groq。我们预计这些公司至少有一部分会在2018年交付量产器件。
另一种实现优化架构的方法是利用FPGA。微软广泛采用FPGA作为其Catapult和Brainwave计划的一部分；百度、Facebook和其它云服务器提供商（CSP）也使用FPGA来加速DNN。这种方法避免了ASIC和ASSP数百万美元的流片费用，并提供了更快的迭代周期；只要设计有更改，FPGA就可以在几分钟内编程和重新编程。但它们工作在较低时钟速率、并且比ASIC所能容纳的逻辑块少得多。图1总结了我们对这些解决方案的相对效率的看法。
*图：基于不同的硬件设计，深度学习加速器的性能/功耗比至少可以有两个数量级的差异。
*使用自定义架构。 （来源：Linley Group）*
一些公司通过增加一个定制程度更高的加速器来强化现有设计，以对冲他们的风险。Nvidia的Xavier芯片专为自动驾驶汽车设计，增加了一个整数数学模块来加速DNN推理。Ceva和Synopsys设计了类似的单元来增强他们的SIMD DSP内核。这些模块只包含大量的整数MAC单元来提高运算吞吐量。因为它们没替换底层的GPU或DSP架构，所以不像从头设计那样高效。
定制设计面临的一个挑战是深度学习算法正在迅速发展。最流行的DNN开发工具TensorFlow，在两年前还不可用；数据科学家们继续评估新的DNN结构、卷积函数和数据格式。为今天的工作负荷定制的设计、对两年后的DNN来说可能不是理想选择、甚至都不能用。为了解决这个问题，大多数ASIC和ASSP设计是可编程和灵活的，但是FPGA提供了最大灵活性。例如，微软已经将专有的9位浮点格式定义为其Brainwave设计的一部分。
纵观其历史，半导体行业通常首先在通用CPU中实现新应用。如果应用适用于现有的专用芯片，如GPU和DSP，则可能会转移到这两者。随着时间的推移，如果新应用发展成一个规模市场，公司开始开发ASIC和ASSP，虽然这些器件可能保留一定的可编程性。只有当一个算法变得高度稳定时（例如MPEG）才能看到用固定功能逻辑的实现。
深度学习目前也正按这一发展路线展开。GPU和DSP显然是适用的；且因需求足够高、所以ASIC开始出现。几家初创公司和其它公司正在开发将在2018年及以后出货的ASSP。对于小批量或利基应用，FPGA通常更受欢迎；深度学习已经显示出足够的希望来证明该有ASIC问世了。
但是，胜出的DNN架构还远不明朗。尽管深度学习市场正在迅速增长，但仍远低于个人电脑、智能手机和汽车市场。因此，ASIC和ASSP的商业案例尚无足轻重。相比之下，像英特尔和Nvidia这样的公司可以使用其它市场的高性能处理器，并针对深度学习进行强化，通过大量的软件支持和频繁更新来提供具有竞争力的产品。未来几年，我们可能会看到许多不同的硬件架构在深度学习市场中共存。
（Linley Gwennap是Linley Group的首席分析师、《Microprocessor Report》的主编。他最近完成了深度学习处理器的新报告。）
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