神经网络如何运算

在我们对比 CPU、GPU 和 TPU 之前，我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示，假设我们使用单层神经网络识别手写数字。

如果图像为 28×28 像素的灰度图，那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值，并将它们与参数值（上图红线）相乘，因此才能识别为「8」。其中参数值的作用类似于用「滤波器」从数据中抽取特征，因而能计算输入图像与「8」之间的相似性：

这是对神经网络做数据分类最基础的解释，即将数据与对应的参数相乘（上图两种颜色的点），并将它们加在一起（上图右侧收集计算结果）。如果我们能得到最高的预测值，那么我们会发现输入数据与对应参数非常匹配，这也就最可能是正确的答案。

简单而言，神经网络在数据和参数之间需要执行大量的乘法和加法。我们通常会将这些乘法与加法组合为矩阵运算，这在我们大学的线性代数中会提到。所以关键点是我们该如何快速执行大型矩阵运算，同时还需要更小的能耗。

CPU 如何运行

因此 CPU 如何来执行这样的大型矩阵运算任务呢？一般 CPU 是基于冯诺依曼架构的通用处理器，这意味着 CPU 与软件和内存的运行方式如下：

图：CPU 如何运行

CPU 最大的优势是灵活性。通过冯诺依曼架构，我们可以为数百万的不同应用加载任何软件。我们可以使用 CPU 处理文字、控制火箭引擎、执行银行交易或者使用神经网络分类图像。

但是，由于 CPU 非常灵活，硬件无法一直了解下一个计算是什么，直到它读取了软件的下一个指令。CPU 必须在内部将每次计算的结果保存到内存中（也被称为寄存器或 L1 缓存）。内存访问成为 CPU 架构的不足，被称为冯诺依曼瓶颈。

虽然神经网络的大规模运算中的每一步都是完全可预测的，每一个 CPU 的算术逻辑单元（ALU，控制乘法器和加法器的组件）都只能一个接一个地执行它们，每一次都需要访问内存，限制了总体吞吐量，并需要大量的能耗。

GPU 如何工作

为了获得比 CPU 更高的吞吐量，GPU 使用一种简单的策略：在单个处理器中使用成千上万个 ALU。现代 GPU 通常在单个处理器中拥有 2500-5000 个 ALU，意味着你可以同时执行数千次乘法和加法运算。

图：GPU 如何工作

这种 GPU 架构在有大量并行化的应用中工作得很好，例如在神经网络中的矩阵乘法。实际上，相比 CPU，GPU 在深度学习的典型训练工作负载中能实现高几个数量级的吞吐量。这正是为什么 GPU 是深度学习中最受欢迎的处理器架构。

但是，GPU 仍然是一种通用的处理器，必须支持几百万种不同的应用和软件。这又把我们带回到了基础的问题，冯诺依曼瓶颈。在每次几千个 ALU 的计算中，GPU 都需要访问寄存器或共享内存来读取和保存中间计算结果。

因为 GPU 在其 ALU 上执行更多的并行计算，它也会成比例地耗费更多的能量来访问内存，同时也因为复杂的线路而增加 GPU 的物理空间占用。

TPU 如何工作

当谷歌设计 TPU 的时候，我们构建了一种领域特定的架构。这意味着，我们没有设计一种通用的处理器，而是专用于神经网络工作负载的矩阵处理器。

TPU 不能运行文本处理软件、控制火箭引擎或执行银行业务，但它们可以为神经网络处理大量的乘法和加法运算，同时 TPU 的速度非常快、能耗非常小且物理空间占用也更小。

其主要助因是对冯诺依曼瓶颈的大幅度简化。因为该处理器的主要任务是矩阵处理，TPU 的硬件设计者知道该运算过程的每个步骤。因此他们放置了成千上万的乘法器和加法器并将它们直接连接起来，以构建那些运算符的物理矩阵。

这被称作脉动阵列（Systolic Array）架构。在 Cloud TPU v2 的例子中，有两个 128X128 的脉动阵列，在单个处理器中集成了 32768 个 ALU 的 16 位浮点值。

我们来看看一个脉动阵列如何执行神经网络计算。首先，TPU 从内存加载参数到乘法器和加法器的矩阵中。

图：TPU 如何工作

然后，TPU 从内存加载数据。当每个乘法被执行后，其结果将被传递到下一个乘法器，同时执行加法。因此结果将是所有数据和参数乘积的和。在大量计算和数据传递的整个过程中，不需要执行任何的内存访问。

这就是为什么 TPU 可以在神经网络运算上达到高计算吞吐量，同时能耗和物理空间都很小。

因此使用 TPU 架构的好处就是：成本降低至 1/5。