人工智能芯片的整体构架设计

本文系统介绍了人工智能芯片的架构设计原理与实现方法。首先从计算原理出发，详细阐述了深度学习中的张量运算、并行化计算架构以及三级存储结构的设计理念。接着，文章具体分析了人工智能芯片的实现步骤，包括计算架构中的脉动阵列设计、存储架构的优化策略、互联网络的设计方法以及量化压缩技术。最后探讨了时域和空域两种不同的计算架构设计思路，展示了脉冲编码和并行处理等创新技术。全文通过数学公式和工程实例，全面展现了人

fpga和matlab

5455人浏览 · 2025-08-12 20:29:08

fpga和matlab · 2025-08-12 20:29:08 发布

随着人工智能技术的迅猛发展，对计算能力的需求呈指数级增长。人工智能芯片作为专门为人工智能算法和应用设计的芯片，其架构设计的优劣直接影响到人工智能系统的性能、能效和成本。与传统通用芯片不同，人工智能芯片旨在高效处理大规模数据和复杂计算，以满足深度学习、机器学习等人工智能应用的需求。

1.人工智能芯片架构设计原理

1.1 深度学习计算的数学原理

深度学习的核心运算可抽象为张量操作，其中矩阵乘法和卷积运算是最为基础和频繁的操作。在卷积神经网络（CNN）中，输入特征图与卷积核的卷积运算可表示为如下数学公式：

这里，Output(i,j) 是输出特征图在(i,j)位置的值，Input(i+k,j+l)是输入特征图在 (i+k,j+l)位置的值，Kernel(k,l)是卷积核在(k,l)位置的值，K和 L分别是卷积核的高度和宽度。

1.2 计算架构的并行化原理

为了提升计算效率，人工智能芯片普遍采用并行计算架构，其中脉动阵列（Systolic Array）架构是一种非常有效的方式。脉动阵列通过数据在处理单元（PE）间的流水化传递，实现矩阵乘法等运算的时空复用。脉动阵列的计算效率可以用以下公式表示：

其中，Throughput表示吞吐量，即单位时间内完成的运算量；Latency表示延迟，与脉动阵列的规模成正比。以Google TPU v3的72×72脉动阵列为例，其峰值算力可达420 TOPS（INT8）。通过这种并行化架构，芯片能够在一个时钟周期内完成大量的乘加运算，极大地加速了深度学习模型的训练和推理过程。

1.3 存储架构的分层设计

存储架构在人工智能芯片中起着至关重要的作用，合理的存储设计能够有效减少数据访问延迟，提高计算效率。典型的人工智能芯片采用三级存储结构：

片上SRAM：片上SRAM具有高速访问的特性，访问延迟通常在0.5 - 2ns之间。它主要用于暂存高频访问的数据，如正在处理的神经网络层的输入和输出数据，能够快速为计算单元提供数据，但其容量相对较小。

高带宽内存（HBM）：HBM通过多通道设计和高速接口，能够提供GB/s级别的高带宽，满足芯片对大数据量的快速读写需求。其功耗可以用公式：

其中，Cmem是电容，Vmem是电压，fmem是频率。HBM在GPU等人工智能芯片中的应用，有效地避免了数据传输成为计算瓶颈。

外部DRAM：外部DRAM具有大容量的存储能力，可达GB级甚至更高，用于存储大量的训练数据和模型参数。然而，其访问延迟较高，通常在50 - 100ns之间。为了减少对外部DRAM的访问次数，芯片通常采用数据缓存、预取等技术，将常用的数据存储在片上SRAM或HBM中。

2.人工智能芯片架构设计实现步骤

2.1 计算架构

计算架构设计是人工智能芯片架构设计的核心环节，涉及到张量计算单元、并行处理机制等方面的设计。

脉动阵列设计：脉动阵列是一种高效的矩阵乘法计算架构，其设计涉及到对矩阵乘法时空复杂度的优化。通过循环展开等技术，脉动阵列可以将计算密度提升，其利用率可以用公式：

其中Active PEs是实际参与计算的处理单元数量，Total PEs是总的处理单元数量。通过合理的设计，利用率可以达到较高水平。

动态电压频率调整（DVFS）：为了优化能效，人工智能芯片通常采用动态电压频率调整技术。功耗与性能之间存在着密切的关系，功耗公式为P=C×V2×f，且频率f与电压 V成正比。通过根据计算任务的负载动态调整电压和频率，可以在保证性能的前提下降低功耗。

在实现方法上，一般会采用Verilog/SystemVerilog等硬件描述语言来描述处理单元（PE）阵列，设计可配置的运算单元，以支持FP32/FP16/INT8等混合精度计算。例如，英伟达的GPU在计算架构设计上，通过不断优化张量核心的设计，实现了在一个时钟周期内完成大量矩阵乘法和累加运算的能力，从而极大地加速了深度学习模型的训练和推理过程。

2.2 存储架构

存储架构设计的目标是在满足计算需求的前提下，优化存储访问速度和容量，降低存储成本。

数据复用率：数据复用率是衡量存储架构效率的重要指标，其计算公式为：

在典型的CNN中，数据复用率可达10-100倍。通过提高数据复用率，可以减少数据在存储层次之间的传输，从而降低功耗和延迟。

存算一体架构：存算一体架构是近年来的研究热点，其核心思想是将计算和存储功能融合在一起，减少数据传输开销。例如，电阻式存储器（RRAM）的电导变化模型可以用公式：

其中G(t)是时刻t的电导，G0是初始电导，ΔG是电导变化量，sgn(V(t))是电压的符号函数，τ是弛豫时间常数。基于这种模型，存算一体架构可以实现原位计算，提升计算效率。

在实现方法上，设计片上SRAM缓存层次，采用基于乒乓操作的双缓冲机制，以提高数据访问的并行性。同时，集成HBM控制器，支持3D堆叠封装技术，进一步提高存储带宽和容量。例如，一些人工智能芯片通过采用3D堆叠的HBM，将存储带宽提升到了TB/s级别，有效缓解了存储瓶颈。

2.3 互联架构

互联架构负责芯片内部各个组件之间的数据传输，其性能直接影响芯片的整体性能。

片上网络（NoC）延迟：片上网络的延迟可以用公式

其中，Hop Count是数据包传输经过的跳数，与片上网络的拓扑结构（如Mesh、Crossbar等）相关，Switch Delay是交换机延迟，Link Delay是链路延迟。通过优化拓扑结构和减少跳数，可以降低延迟。

全局异步局部同步（GALS）：为了降低功耗，一些芯片采用全局异步局部同步的设计。其功耗公式为：

其中Prouteri是第i个路由器的功耗，Plinkj是第j条链路的功耗。通过这种设计，可以根据不同组件的工作频率和负载，独立控制各个局部区域的时钟，从而降低整体功耗。

在实现方法上，通常会采用Mesh或Crossbar等拓扑结构来构建片上网络，并设计自适应路由算法，以降低网络拥塞概率。例如，在一些大规模人工智能芯片中，采用 Mesh 拓扑结构结合自适应路由算法，能够在保证数据传输可靠性的同时，提高网络的传输效率。

2.4 量化与压缩

随着深度学习模型规模的不断增大，数据量和计算量也随之增加，量化与压缩技术成为降低存储和计算成本的关键。

对称量化公式：对称量化是一种常用的数据量化方法，其公式为：

其中：

b为量化位宽。通过量化，可以将高精度的数据转换为低精度的数据，减少存储需求和计算量。

剪枝算法：剪枝算法通过去除神经网络中不重要的连接或神经元，实现模型的压缩。例如，通过 L1正则化实现权重稀疏，损失函数为：

其中L0是原始损失函数，λ是正则化参数，w是权重。通过剪枝，可以减少模型的参数量，提高计算效率。

在实现方法上，通常会使用TensorRT等工具进行量化感知训练（QAT），在训练过程中考虑量化误差，以提高量化后模型的精度。同时，设计硬件支持稀疏矩阵运算，如COO/CSR等稀疏矩阵格式，进一步加速计算过程。

3.时域和空域设计架构

3.1 时域设计架构

时域设计架构是人工智能芯片设计中的一种重要架构，它通过时间域上的信号处理来实现计算任务。在时域存算一体芯片中，基于脉冲的计算方式具有较低的能耗。例如，清华大学设计的时域存算一体AI芯片TIMAQ，通过融合时域SRAM存内计算和数字可重构架构，克服了时域计算的一些瓶颈问题。

在时域计算中，数据通常以脉冲序列的形式表示，通过脉冲的宽度、频率或相位等特征来携带信息。以脉冲宽度调制（PWM）为例，数据值可以通过脉冲的宽度来编码，较宽的脉冲表示较大的数据值，较窄的脉冲表示较小的数据值。在进行乘法和累加运算时，通过对脉冲序列的处理来实现。例如，两个脉冲序列相乘，可以通过将它们的脉冲宽度进行相应的调制来实现，累加则可以通过对调制后的脉冲序列进行时间上的叠加来完成。

3.2 空域计算架构

空域计算架构主要关注在空间维度上的计算资源分配和数据处理。在人工智能芯片中，空域计算架构通常通过构建并行的计算单元来实现高效的数据处理。例如，在GPU中，拥有大量的流处理器（SP），这些流处理器可以并行处理不同的数据，从而实现大规模的并行计算。在空域计算中，数据被分配到不同的计算单元同时进行处理，通过充分利用空间上的并行性，提高芯片的计算效率。

空域计算架构的核心在于如何合理地划分计算任务和数据，使得各个计算单元能够高效地协同工作。例如，在处理图像数据时，可以将图像分割成多个子块，每个子块由不同的计算单元进行处理，然后将处理结果进行合并，得到最终的输出。这种方式能够充分利用芯片的计算资源，加快数据处理速度。