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1. 达芬奇架构简介

1、达芬奇架构简介

存储转换单元（Memory Transfer Unit，MTE）是达芬奇架构的独特亮点，它将数据格式转换这一繁重任务固化在硬件中，极大地提高了深度神经网络中频繁出现的转置计算效率。AI Core的控制单元则扮演着指挥中心的角色，包括系统控制模块、指令处理队列和事件同步模块。

是一种先进的软件开发模式。达芬奇架构是英伟于2017年发布的一种gpu架构，主要用于高性能计算和人工智能应用，该架构采用混合精度计算，能够大幅提升ai计算效率和能效比，同时支持tensorflow、pytorch等主流深度学习框架，使得开发者能够更加便捷地部署和优化ai应用。

AI Core采用的就是达芬奇架构，基本结构图如下：（图片来自升腾官网）AI Core中主要由计算单元、存储单元、与控制单元三部分构成。计算单元是AI Core中提供强大算力的核心单元，是核心中的核心。AI Core中的执行单元主要包括：Cube，Vector和Scalar，完成AI Core中不同类型的数据计算。

达芬奇架构，是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构，具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性，是实现万物智能的重要基础。具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

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