如今,随着数据需求的增长以及硬件算力性能的提升,人工智能得到越来越广泛的应用.其中,神经网络算法已经被成功地用于解决一些实际问题,例如人脸识别、自动驾驶等.尽管这些算法有着卓越的表现,但其在传统硬件平台上的计算性能仍然不够高效.因而,一些为神经网络算法定制的计算平台应运而生.本文将总结一些典型的神经网络加速器架构设计,包括计算单元、数据流控制、所加速的不同神经网络的特点,以及在新兴计算平台上设计加速器的考量等.最后我们也将提出对神经网络加速器未来的展望.

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神经网络加速器架构最新概述进