AI架构师必知必会系列：ASIC加速与AI

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)是集成电路的一种，其主要用于高性能计算、信号处理、图像识别、音频处理等领域。 而ASIC在深度学习领域的应用受到了越来越多的关注，其处理能力远超普通CPU，因此也被用作计算密集型任务的加速芯片。 目前ASIC技术已经成为各大行业的标配，例如自家的华为海思、三星的TSMC、AMD的ROCm、Nvidia的Ampere等。同时，随着云计算、分布式计算、异构计算的普及，ASIC将面临更加复杂的挑战。 本文将结合ASIC相关的理论知识，介绍如何利用ASIC进行深度学习运算的原理与流程，并通过实例代码实现GPU与ASIC平台上神经网络的训练、推理、压缩和部署。最后将介绍未来的发展趋势和挑战，帮助读者加强对ASIC、神经网络加速器的认识。

2.核心概念与联系

2.1 ASIC介绍

2.1.1 ASIC的特点

ASIC的设计目标主要包括两个方面：可靠性与性能。一般来说，ASIC的可靠性越高，其性能则越好；另一方面，ASIC的面积占地面积比率越小，制造周期越短。在保证了高可靠性与性能的同时，还应注重灵活性与可拓展性，具有很大的可定制性和可移植性。由于ASIC的体积、功耗都较小，因此可以广泛地应用于各类高性能计算领域。

2.1.2 ASIC vs GPU

虽然ASIC与GPU之间存在一些相似之处（比如都是数字信号处理，采用流水线结构），但两者还是存在巨大的差别。

2.1.2.1 层次