引言

了解AI計算模式對AI芯片設(shè)計和優(yōu)化方向至關(guān)重要,。本節(jié)將會通過模型結(jié)構(gòu)、壓縮,、輕量化和分布式幾個內(nèi)容,，來深入了解AI算法的發(fā)展現(xiàn)狀，引發(fā)關(guān)于AI計算模式的思考,，重點圍繞經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型和模型量化壓縮兩方面進行展開,。

經(jīng)典模型結(jié)構(gòu)設(shè)計與演進

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI算法基礎(chǔ)的計算模型，靈感來源于人類大腦的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),。它由大量的人工神經(jīng)元組成,，分布在多個層次上，每個神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元連接,，并具有可調(diào)節(jié)的連接權(quán)重,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，并通過層層傳遞信號進行信息處理,，最終產(chǎn)生輸出,。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、分類,、回歸等任務(wù)上表現(xiàn)出色,，尤其在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,，其表現(xiàn)優(yōu)勢更為顯著。

對一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,，主要包含如下幾個知識點，這些是構(gòu)成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)組件：

• 神經(jīng)元（Neuron）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元,，模擬生物神經(jīng)元的功能,，接收輸入信號并產(chǎn)生輸出，這些神經(jīng)元在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中稱為模型權(quán)重,。
• 激活函數(shù)（Activation Function）：用于神經(jīng)元輸出非線性化的函數(shù),，常見的激活函數(shù)包括Sigmoid、ReLU等,。
• 模型層數(shù)（Layer）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個層次組成,，包括輸入層、隱藏層和輸出層,。隱藏層可以有多層,，用于提取數(shù)據(jù)的不同特征。
• 前向傳播（Forward Propagation）：輸入數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入層傳遞到最后輸出層的過程,，用于生成預(yù)測結(jié)果,。
• 反向傳播（Backpropagation）：通過計算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整的過程，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出更接近預(yù)期輸出,。
• 損失函數(shù)（Loss Function）：衡量模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間差異的函數(shù),，常見的損失函數(shù)包括均方誤差和交叉熵。
• 優(yōu)化算法（Optimization Algorithm）：用于調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù)的算法,，常見的優(yōu)化算法包括梯度下降,、自適應(yīng)評估算法（Adaptive Moment Estimation）等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生包含訓(xùn)練和推理兩個階段,。整體來說,，訓(xùn)練階段的目的是通過最小化損失函數(shù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和內(nèi)在關(guān)系，優(yōu)化模型的參數(shù),；推理階段則是利用訓(xùn)練好的模型來對新數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策,。

下圖是一個經(jīng)典的圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)從左到右有多個網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù)組成,，每一層都用來提取更高維的目標特征,，最后通過一個softmax激活函數(shù)達到分類輸出映射。

接下來我們來了解一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的主要計算范式：權(quán)重求和,。下圖是一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),。

結(jié)論

經(jīng)典模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計與演進為AI計算模式的理解奠定了基礎(chǔ)。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件和工作原理的深入了解,，我們能夠更好地把握AI芯片設(shè)計和優(yōu)化的方向,。

下圖是一個一層 5x5 的 Feature Map 的卷積過程,，橙色表示 3x3 的 Kernel，左側(cè)淺色方框和 Kernel 相乘并累加和,，得到右側(cè)淺藍色標記的一個輸出值,。Same 和 Valid 兩種 Padding 模式得到了不同的 Feature Map 輸出。

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