清華光電融合芯片算力是GPU的3000多倍,？媒體搞出的大新聞(11)

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2024-12-02 14:18:14 風云之聲

因此,，可以認為ACCEL的時鐘頻率是500M,，也就是一個時鐘周期2納秒,。等于是說,，幾個時鐘周期,，ACCEL就把計算任務辦完了,。而在傳統(tǒng)計算機里,，無論是CPU還是GPU,，這類計算任務都要很多個時鐘周期的,，做個乘法就要好多步。并行是說,，海量數(shù)據(jù)可以組成向量加速,，但對某個數(shù)據(jù)處理的時鐘周期是省不了的,。

所以清華論文報告說，在進行ImageNet三類物體分類時,，ACCEL的計算速度約相當于4550個TOPS,。TOPS是Tera Operations Per Second，代表每秒1萬億次操作,。這個計算速度確實能有商用GPU的3000多倍,，因為GPU每秒能有1萬億次操作已經很好了。所謂“算力是商用GPU的3000多倍”,，就是這么來的,。但這個說法，究竟是哪里不對呢,？

真正的問題,，在于持續(xù)計算。ACCEL確實能在幾納秒之內處理一幅圖像的光信號,，但它能不能持續(xù)運算,，真的用一秒時間，完成4550TOPS的運算量,？這就不行了,，因為準備任務是需要時間的。例如以它的計算速度,，一秒能處理1億個圖片,，但把這么多圖片的光信號在一秒內發(fā)送給它，是不可能的,。實際準備一個圖片需要的時間就不短,，真正的瓶頸是在這兒。

ACCEL芯片測試準備

ACCEL芯片是一個光電芯片,，它的輸入是光信號,，要把它運行起來，需要準備好光信號輸入,，而這是個相當復雜的任務,。按論文描述，清華團隊要搭起光學鏡片組,，才能將識別目標的光信號輸入給ACCEL進行處理,，換下一個識別目標要不少操作。而GPU,、CPU在計算機系統(tǒng)中應用多年了,，處理輸入已經很成熟了，所以能將海量數(shù)據(jù)組織起來，象流水線一樣送到運算核心不停處理,。高性能GPU的核心技術之一,，就是海量數(shù)據(jù)輸入管理，要用到上百G的高速存儲器,，多級緩存,。

所以，論總的算力ACCEL并不大,，它只是對整個流程中的一步處理得極快,，而這一步快的代價是另一些步驟慢。一個比喻是,，一個士兵面前正好有一個敵人,，他開槍只用1秒鐘就消滅了一個敵人。但這不代表他可以一小時消滅3600個敵人,，更不是說他可以一個人頂3000多個人。如果有人說他的“戰(zhàn)力”有3000多個士兵這么多,，這就錯得離譜,。再一個比喻是，一張弓,，可以在1秒內讓箭飛出100米,，速度很快。但是,，不能說它的“運送能力”是1小時360公里,，因為沒法持續(xù)飛。如果射一箭,，人走過去再射一箭,，這樣接力，一小時跑不了多遠,。

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