谷歌张量处理单元 (TPU) 的强大功能：理解神经网络的数据流和电路设计

人工智能的兴起将硬件设计推向了新的领域。其中最具影响力的成果之一是谷歌张量处理单元（TPU） ，这是一款专为加速机器学习任务而设计的专用芯片。本文将探讨谷歌 TPU 如何处理神经网络计算过程中的数据流，以及使其能够高效进行矩阵运算的关键电路设计选择。

谷歌TPU有何不同之处

传统的处理器，例如 CPU 和 GPU，可以处理各种各样的任务，但并未针对神经网络的特定需求进行优化。谷歌 TPU从底层设计之初就旨在加速张量运算，而张量运算正是深度学习模型的核心。

张量是多维数据数组，神经网络大量依赖于涉及这些张量的矩阵乘法和加法运算。TPU 的架构旨在加速这些计算，同时降低功耗和延迟。

数据流经 Google TPU

了解数据在 TPU 内部的移动方式，就能揭示它为何能在神经网络工作负载上表现如此出色。

输入和预处理

数据通过高带宽内存接口进入TPU。TPU采用统一内存架构，可实现对大型数据集的快速访问，避免出现瓶颈。数据进入TPU后，会被格式化为适合矩阵运算的张量。

矩阵乘法单元（MXU）

TPU 的核心是矩阵乘法单元 (MXU)。这种专用硬件可对张量执行大规模并行乘法和累加运算。MXU 包含一个脉动阵列，这是一个由处理单元组成的网格，数据会以一定的节奏在阵列上传递。

• 每个处理单元将成对的数字相乘，并将结果加到累加器中。

• 数据在阵列中水平和垂直流动，从而实现连续计算而不会停顿。

• 这种设计最大限度地提高了吞吐量，同时最大限度地降低了能源消耗。

  
  

积累与活化

乘法运算后，结果被累加并传递给激活单元。这些单元应用诸如 ReLU（修正线性单元）之类的非线性函数，这对于神经网络学习至关重要。TPU 将这些步骤与 MXU 紧密集成，以减少数据传输和延迟。

输出和后处理

处理后的张量会被送回内存或转发到神经网络流水线中的后续层。TPU 支持流水线技术，允许多个操作重叠进行，从而提高整体效率。

TPU背后的电路设计选择

Google TPU 的卓越性能源于电路层面的精心设计。

脉动阵列架构

脉动阵列是一项关键创新。与传统的并行处理器不同，脉动阵列通过由简单处理单元组成的固定网格来传输数据。这种方法：

• 减少了对复杂控制逻辑的需求

• 最大限度降低数据传输能耗

• 实现可预测的时序和高时钟频率

  
  

降低精度的算术

TPU 使用诸如 bfloat16 之类的低精度格式，而不是完整的 32 位浮点格式。这种选择：

• 将内存带宽需求减半

• 加快算术运算速度

• 保持足够的精度，以满足神经网络训练和推理的需求。

  
  

片上存储器

片上大型内存缓冲区将张量存储在靠近 MXU 的位置。这减少了对速度较慢的片外内存的依赖，从而降低了延迟和能耗。TPU 的内存层次结构针对矩阵运算的访问模式进行了优化。

定制互连

TPU采用定制互连技术，高效连接处理单元和内存。这些互连技术支持高数据速率和低延迟，这对于确保MXU数据流畅传输至关重要。

TPU设计的实际影响

谷歌的TPU推动了人工智能领域的诸多突破，从自然语言处理到图像识别。它的设计使得训练和推理的速度远超通用硬件。

例如，TPU 的性能可达 100 万亿次浮点运算以上，使得 BERT 等大型模型的训练时间从数天缩短至数小时。高效的数据流和电路设计降低了功耗，使大规模人工智能更具可持续性。

概括

谷歌 TPU 的独特之处在于它专注于满足神经网络的特定需求。其数据流设计确保张量能够以最小的延迟平滑地流经矩阵乘法单元和激活函数。诸如脉动阵列、低精度运算和片上存储器等电路选择，优化了速度和能效。

理解这些要素有助于解释为什么 TPU 是人工智能研究人员和工程师的强大工具。随着神经网络规模越来越大、结构越来越复杂，像 TPU 这样的硬件将继续在提升机器学习能力方面发挥关键作用。