领域专用架构查看源代码讨论查看历史
领域专用架构（DSA, Domain Specific Architecture），亦称领域专用运算架构。不同于传统的通用运算架构，领域专用运算架构更强调贴近资料的运算，以便提高运算效能跟降低功耗。然而，这也使得领域专用架构必须依照应用的资料流型态来进行设计，对其泛用性造成限制。[1]
机器学习(Machine Learning)热潮点燃高效能运算需求，新兴运算架构跟著水涨船高。跟过去数十年流行的通用运算架构不同，这些新兴架构是为了特定几种运算任务最佳化，并使用特定的程式语言，因而称为[[领域专用架构(Domain Specific Architecture, DSA)及领域专用语言(Domain Specific Language, DSL)。DSA/DSL的兴起，将成为引领未来处理器设计。[2]
芯片上的晶体管数量不断增加，但是这些晶体管都没有被充分用。假设用Python实现一个矩阵乘法的性能是1，那么用C语言重写后性能可以提高50倍，如果再充分挖掘体系结构特性（如循环并行化、访存优化、SIMD等），那么性能甚至可以提高63000倍。领域专用架构可以针对特定领域应用程序，定制微结构，从而实现数量级提高性能功耗比。这相当于是把顶尖程序员的知识直接实现到硬件上。[3]
主要的设计原则
- 减少数据流动
- 降低数据精度
- 提高处理并行度[3]
参考来源
- ↑ 黄继宽. 让资料动起来 领域专用架构思维不一样. 新电子. 2019-10-17 （中文）.
- ↑ 黄继宽. AI掀起高效运算热潮 DSA/DSL后势看好. 新电子. 2018-12-03 （中文）.
- ↑ 3.0 3.1 CPU结构的演变：多核之后，发展方向是什么？. 新电子. 2021-01-16 （中文）.