AI加速器架构全景图：从GPU到光计算的算力革命
当ChatGPT在1秒内生成流畅回答，当自动驾驶汽车实时识别复杂路况，背后是AI加速器的算力奇迹。本文将深入解析七大核心架构的计算奥秘，揭示数学公式到物理实现的跨越之旅。
文章目录
一、GPU：大规模并行计算的奠基者
核心架构：
┌─────────────┐
│ 图形处理集群 │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 流式多处理器(SM) │
│ │ ┌──────┐ │ │
│ │ │ CUDA核心 │← 执行浮点运算
│ │ │ 张量核心 │← 矩阵计算单元
│ │ └──────┘ │ │
│ └─────────┘ │
└─────────────┘
矩阵乘加速原理：
-
分块并行计算
将大矩阵分解为GPU可处理的子块：
[ C 11 ⋯ C 1 n ⋮ ⋱ ⋮ C m 1 ⋯ C m n ] = ∑ k [ A 1 k ⋮ A m k ] × [ B k 1 ⋯ B k n ] \begin{bmatrix} C_{11} & \cdots & C_{1n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ C_{m1} & \cdots & C_{mn} \end{bmatrix} = \sum_{k} \begin{bmatrix} A_{1k} \\ \vdots \\ A_{mk} \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} B_{k1} & \cdots & B_{kn} \end{bmatrix} C11⋮Cm1⋯⋱⋯C1n⋮Cmn =k∑ A1k⋮Amk ×[Bk1⋯Bkn] -
张量核心混合精度
4×4矩阵原子操作（NVIDIA Ampere）：
D f p 32 ⏟ 输出 = A f p 16 ⏟ 输入 × B f p 16 ⏟ 权重 + C f p 32 ⏟ 累加 \underbrace{D_{fp32}}_{输出} = \underbrace{A_{fp16}}_{输入} \times \underbrace{B_{fp16}}_{权重} + \underbrace{C_{fp32}}_{累加} 输出 Dfp32=输入
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