编纂者AI加速器（一）：2012年的AlexNet到底做对了什么？

使我们并能在前提的一段时间内学习更是复杂的关系（网路更是深、更是大 = 运用于预测的变量更是多），从而提高了整个网路的恰当率。如果不了有能在前提的一段时间框架内检视所有数据库的推算能力，我们就不会看到最深处学习种系统设计的广泛应用采用。

如果我是一名 AI 从业者，我需关心检视器吗？

作为一名 AI 从业者，你想专注于探求一新模型和就让法，而不想过多担心看似不相关的缺陷，如接口的运行方式则。因此，虽然理就让的解法是「不，你不需认识检视器」，但实际的解法是「可能还是要认识一下」。如果你非常熟知底层接口以及如何调试性能指标，那么你的推理和受训一段时间就会保持一致，你会对此不已惊讶。

各种并行化关键技术对于特征值减法的加速效果。

如果讲接口，你所兰花的一段时间可能会多 2-3 倍，有时甚至多一个为数级。比较简单地彻底改变想到特征值减法的方式则可能大哥你收获巨大的性能指标提升（或财产损失）。性能指标更是差可能会制约你的生产力以及你可以检视的数据库量，并最终扼杀你的 AI 周期性。对于餐馆大影响力也开展计算机业务的企业来说道，这相当于财产损失了数百万美元。

那么，为什么不能情况下受益最佳性能指标呢？因为我们还不了有有效性地达到前提的「user-to-hardware expressiveness」。我们有一些有效性利用接口的用例，但还不了泛化到「拆开即用」的程度。这里的「拆开即用」指的是在你写成一个全一新 AI 模型之前，你无需手动调整程式码或软体磁盘就能充分利用你的接口。

AI User-to-Hardware Expressiveness。

上图说道明了「user-to-hardware expressiveness」的主要同样。我们需恰当地暗示种系统设计处理程序需求，并将其变为接口层（检视器、GPU、内存、网路等）并能理解的语言。这里的主要缺陷是，虽然左圆圈（programming frameworks）主要是面向种系统设计处理程序的，但将程式设计编码切换为微电脑码的右圆圈却不是。因此，我们需倚赖智能的程式码、库和解释器来无缝地将你的低级编码切换为微电脑表示。

这种语义鸿沟容易保持一致的原因有两个：

1）接口中会有丰富的方法来表述复杂的推算。你需知道需用的检视类型的为数（如 GPU 检视核心）、你的处理程序需的内存为数、你的处理程序所重现的内存回访模式和数据库重用类型，以及推算图中会多种不同均之间的关系。以上任何一种都可能以意就让不到的方式则对种系统的多种不同均造成冲击。为了克服这个缺陷，我们需认识接口 / 软体磁盘的所有多种不同层是如何交互的。虽然你可以在许多常见的桥段中会获得较差的性能指标，但现实中会还有无尽的长尾桥段，你的模型在这些桥段中会可能显成更是差。

2）虽然在推算世界中会，软体是慢的，接口是快的，但协同作战世界却在以相反的方式则运行：最深处学习层面正在迅速变异；每天都有一新就让法和软体更是新发布，但构建、设计和试生产（流片）高端检视器需一年多的一段时间。在此期间，目标软体可能早就发生了明显的变异，所以我们可能会发现检视器技师一年前的新就让法和设计理论上早就过时。

因此，你（种系统设计处理程序）仍然需探求正确的方法来识别推算不间断瓶颈。为此，你需认识检视器，特别是当前的 AI LHC，以及它们如何与你的 AI 处理程序交互。

原文链接：@adi.fu7/ai-accelerators-part-i-intro-822c2cdb4ca4

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