神经网络加速器，也称为“人工智能加速器”。在定义它之前，我们首先要知道什么是神经网络。简单地说，“神经网络”只是一组算法的花哨名字，这些算法在机器学习应用程序中执行数据的聚类和分类，之所以有这个名字，是因为多年前有人将人类大脑中的神经元如何工作进行了比较。神经网络加速器是专门为处理神经网络工作负载而优化的处理器。顾名思义，它在以非常快的速度获取数据、进行聚类和分类方面非常高效。
计算机的中央处理器（CPU）通常速度慢、耗电大，工程师们发现，一个经过高度优化的处理器，只需完成一组特定的任务，就可以在低功耗下快速运行，并有助于使某些算法运行得更快。例如，图形处理单元（GPU）开始于游戏，图形和dsp经过优化以快速高效地进行信号处理。
神经网络加速器的理论和技术已经存在了几十年，但直到最近五年，经济学才允许这项技术商业化。从云计算到边缘处理再到嵌入式设备的迁移，也推动了市场的增长，这意味着在地方一级对强大的计算能力的需求更高。
说到神经网络加速器，并不是一刀切的。许多设备是为特定的垂直和应用定制的，可能有许多不同类型的加速器，包括dsp和gpu以及一个神经网络加速器都在同一个芯片上。芯片制造商还必须考虑外围设备，即数据进出芯片的方式，以避免潜在的瓶颈或处理延迟，外围设备通常会随垂直方向而变化。
最后，为什么处理速度对神经网络如此重要？例如，用于目标检测、分类和跟踪的“处理管道”是自动车辆中避免碰撞最具挑战性的任务之一。数据通过摄像机传感器、GPS、激光雷达、惯性传感器等采集，信息可能经过一些视觉处理算法进行增强和滤波，然后发送到神经网络，当车辆以每小时60英里的速度行驶时，必须迅速进行必要的计算以避免潜在的碰撞。
为了让使用机器学习的自主车辆被认为是安全的，它需要“体验”成千上万种不同的场景，以便“训练”软件，使其足够好地识别驾驶时的多种不同场景。虽然这可以通过模拟、建模等方法加快速度，但许多需要做的是在交通中实际操作车辆，并通过体验越来越多的体验让ML随着时间的推移而改进。
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