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如何利用電子電路來(lái)實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算

新機(jī)器視覺(jué) ? 來(lái)源:果殼 ? 作者:果殼 ? 2022-08-22 15:40 ? 次閱讀
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信息時(shí)代,算力即是生產(chǎn)力。

但你有沒(méi)有想過(guò),算力每天都在算些啥?

萬(wàn)物皆數(shù),萬(wàn)事皆算

曾經(jīng),人們對(duì)計(jì)算的理解,局限于數(shù)學(xué)計(jì)算。

直到克勞德·香農(nóng)的出現(xiàn)。他敏銳地意識(shí)到,開(kāi)關(guān)電路與邏輯運(yùn)算之間具有相似性,并在論文中展現(xiàn)了如何利用電子電路來(lái)實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算。

從此,計(jì)算的對(duì)象,不再只是純粹的數(shù)字,它也可以計(jì)算邏輯。

等到圖靈提出“圖靈機(jī)”的構(gòu)想,用機(jī)器進(jìn)行計(jì)算的野心則更加宏大。

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圖靈機(jī)的藝術(shù)形式 | wikipedia

圖靈將人類(lèi)的計(jì)算過(guò)程抽象為一系列規(guī)則,希望用機(jī)器模擬人類(lèi)的整個(gè)計(jì)算過(guò)程,即所謂的通用計(jì)算。在此基礎(chǔ)上,人類(lèi)造出了馮·諾依曼機(jī)?,F(xiàn)代幾乎所有電子計(jì)算機(jī)都是沿用這種架構(gòu)。這種架構(gòu)中,負(fù)責(zé)計(jì)算的核心部件,被我們稱(chēng)作CPU(Central Processing Unit,中央處理器)。

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馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)概念 | wikipedia

此后,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,圖像、音頻、視頻等其他信息載體,借助傳感器和信息編碼技術(shù),也開(kāi)始數(shù)字化,也開(kāi)始被計(jì)算。

于是, GPU(Graphics Processing Unit,圖像處理器)出現(xiàn)了。GPU表示:CPU進(jìn)行圖形運(yùn)算效率太低啦,今后這部分工作由我專(zhuān)門(mén)來(lái)做。從那以后,C+G也成為了計(jì)算機(jī)的基本配置。

僅僅過(guò)了十?dāng)?shù)年,由于人工智能技術(shù)的發(fā)展,其對(duì)算力的龐大需求讓CPU和GPU都顯得力不從心,于是,Google干脆在研發(fā)“阿爾法狗”的時(shí)候,順便制造了專(zhuān)用的芯片:TPU(Tensor Processing Unit,張量處理器)。其后,一系列公司都開(kāi)始針對(duì)人工智能開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片(Neural-network Processing Unit,NPU)。

這背后的本質(zhì),事實(shí)上是計(jì)算的對(duì)象發(fā)生了變化,計(jì)算的場(chǎng)景更加細(xì)分,需要的算力更加龐大,原有的硬件架構(gòu)不再高效。

而不知不覺(jué)中,計(jì)算早已變得無(wú)處不在,萬(wàn)物開(kāi)始互聯(lián)。

5G+AI的技術(shù)加持下,許多前所未有的對(duì)象、場(chǎng)景和應(yīng)用,開(kāi)始被感知、被聯(lián)接、被傳輸、被計(jì)算;進(jìn)行計(jì)算的場(chǎng)所,不再局限于一個(gè)個(gè)“端”,也未必集中到一朵朵“云”,而是云邊端的全場(chǎng)景協(xié)同;計(jì)算所借助的工具,不再是某一類(lèi)通用CPU或者GPU,而是場(chǎng)景細(xì)分下的各種各樣的芯片和硬件;而計(jì)算本身也早已不再是純粹的加減乘除,生活中早已是“萬(wàn)物皆數(shù)、萬(wàn)事皆算”。

人類(lèi)文明即將進(jìn)入的,是一個(gè)異構(gòu)計(jì)算、協(xié)同計(jì)算、高性能計(jì)算、泛在計(jì)算同時(shí)并存的多樣性計(jì)算新時(shí)代。

愛(ài)因斯坦曾經(jīng)感嘆:“宇宙最不可理解之處,就是它居然是可以被理解的?!?/strong>或許現(xiàn)在還要加上一條:它居然可以被計(jì)算。

從計(jì)算機(jī)到計(jì)算“基”

每一次計(jì)算的對(duì)象和場(chǎng)景發(fā)生變化,都伴隨著硬件的變革。

但多樣性計(jì)算的時(shí)代,需要的早已不止是某一種芯片或者某一臺(tái)機(jī)器,而是從硬件到軟件再到應(yīng)用,從生態(tài)開(kāi)放到人才培養(yǎng)的一整套基礎(chǔ)設(shè)施。

在這場(chǎng)可能是未來(lái)十年人類(lèi)社會(huì)最重要的基礎(chǔ)建設(shè)活動(dòng)里,華為計(jì)劃2020年投入2億美元、5年投入15億美元,來(lái)促進(jìn)整個(gè)計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

華為圍繞“鯤鵬”+“昇騰”兩大領(lǐng)域,以“硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源,使能合作伙伴”為宗旨,構(gòu)筑開(kāi)放創(chuàng)新的全生態(tài)鏈,與開(kāi)發(fā)者一起在多樣性計(jì)算時(shí)代獲得共贏。

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多樣性計(jì)算的一大挑戰(zhàn)是:計(jì)算場(chǎng)景越來(lái)越多元化。

隨著應(yīng)用創(chuàng)新速度加快,應(yīng)用種類(lèi)和數(shù)量繁多,應(yīng)用也越來(lái)越場(chǎng)景化和多樣化,加上用戶(hù)對(duì)應(yīng)用體驗(yàn)的追求不斷提高,需要的算力越來(lái)越龐大,這就對(duì)計(jì)算硬件提出了新的要求。

實(shí)踐證明,單純?cè)?、邊、端的一個(gè)或兩個(gè)維度的計(jì)算都無(wú)法更好地滿(mǎn)足用戶(hù)需求,只有云、邊、端一體化的協(xié)同計(jì)算才能滿(mǎn)足不同用戶(hù)對(duì)時(shí)延、性能、功耗等的多樣需求。

然而,不同側(cè)的算力可能有不同的架構(gòu),如何讓各種架構(gòu)下的算力高效協(xié)同就成為了一個(gè)難題。

答案是鯤鵬。鯤鵬與廣泛的邊、端的算力架構(gòu)原生兼容。有了鯤鵬,計(jì)算場(chǎng)景多元化的問(wèn)題將迎刃而解。

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華為提供的KunpengBoostKit應(yīng)用使能套件,針對(duì)大數(shù)據(jù)、分布式存儲(chǔ)等八大應(yīng)用場(chǎng)景做了一系列深度優(yōu)化,讓?xiě)?yīng)用開(kāi)發(fā)者以“開(kāi)箱即用”的方式,更加便捷的使用鯤鵬平臺(tái)。Kunpeng DevKit開(kāi)發(fā)套件也在持續(xù)增強(qiáng),提供代碼掃描、遷移、編譯、調(diào)優(yōu)等一系列功能,還新增了無(wú)源碼遷移功能,使開(kāi)發(fā)者不用再為各種不同的開(kāi)發(fā)環(huán)境而困擾。

如果你是基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)者,openEuler操作系統(tǒng)和openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)已開(kāi)源。你不再是孤軍奮戰(zhàn),你可以深度參與社區(qū)建設(shè),與志同道合的全球開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)技術(shù)理念。

如果你是硬件開(kāi)發(fā)者,華為開(kāi)放鯤鵬主板,尤其是最新推出的2.0版本,采用了基礎(chǔ)板+擴(kuò)展板+BMC/BIOS的設(shè)計(jì),硬件開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)自身的行業(yè)需求,對(duì)其進(jìn)行自定義和拓展,極大地提高了靈活性。

多樣性計(jì)算的另一大挑戰(zhàn)是:人工智能計(jì)算,也就是通常說(shuō)的AI計(jì)算。

目前,AI在特定領(lǐng)域已超越人類(lèi),成為推動(dòng)社會(huì)發(fā)展關(guān)鍵引擎。但AI從算法走向應(yīng)用仍舊面臨一系列挑戰(zhàn)。與AI展現(xiàn)的美好前景相比,目前開(kāi)發(fā)、應(yīng)用、部署一個(gè)AI實(shí)在太麻煩了。

針對(duì)這些挑戰(zhàn),華為昇騰提供了全棧式解決方案,讓AI開(kāi)發(fā)變得極簡(jiǎn)高效。

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首先是在硬件層面,華為陸續(xù)發(fā)布了覆蓋端邊云的Atlas全場(chǎng)景系列硬件,為AI提供算力支撐,不管在哪用AI,都有充足算力做保證。

接著針對(duì)AI專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者,華為發(fā)布了異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN 3.0,支持10+端邊云設(shè)備形態(tài)、14+操作系統(tǒng)和多種AI框架,使能全場(chǎng)景硬件;采用統(tǒng)一的API,四大開(kāi)放性設(shè)計(jì),提供兩種算子開(kāi)發(fā)方式,讓AI的開(kāi)發(fā)變得更加高效;還提供1000+高性能算子,使能澎湃算力。根據(jù)測(cè)試,基于Atlas 900、CANN3.0和ModelArts的聯(lián)合調(diào)優(yōu),ResNet-50模型訓(xùn)練時(shí)間,從HC2019上的59.8秒減少到了28秒。

面向AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者,華為提供全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore 1.0,提供全自動(dòng)并行、全場(chǎng)景協(xié)同功能,并且全流程極簡(jiǎn),讓開(kāi)發(fā)者只用關(guān)注算法本身。

面向最上層的業(yè)務(wù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者,采用MindX 1.0,即可把AI變成服務(wù)。開(kāi)發(fā)者只需關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),無(wú)需擔(dān)心AI的具體算法、框架。還提供各類(lèi)行業(yè)應(yīng)用套件,配合使用可極大地提升開(kāi)發(fā)效率。以即將上線的視頻分析SDK:mxVision為例,它可以讓車(chē)輛識(shí)別/視頻結(jié)構(gòu)化這種典型的CV類(lèi)應(yīng)用快速上線,應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率提升10倍以上。

整個(gè)流程借助MindStudio 2.0全流程開(kāi)發(fā)工具鏈,可以加速開(kāi)發(fā)過(guò)程,讓AI變得更加容易,真正解放開(kāi)發(fā)者的創(chuàng)造力,釋放AI的巨大潛能。

多樣性計(jì)算還有一個(gè)最大的挑戰(zhàn),即分布式+多樣性計(jì)算。

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高性能分布式應(yīng)用給開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn):如何提供高密度的算力、如何讓?xiě)?yīng)用匹配不同的算力,并行性能如何保障、資源如何統(tǒng)一調(diào)度等等,都是令開(kāi)發(fā)者頭禿的問(wèn)題。

但如果借助基于函數(shù)計(jì)算的分布式并行應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架,開(kāi)發(fā)者本已不多的頭發(fā)將能得到保留。開(kāi)發(fā)者能夠像搭積木般構(gòu)建分布式并行應(yīng)用,在大規(guī)模分布式系統(tǒng)上享受單機(jī)編程體驗(yàn);還提供高擴(kuò)展低時(shí)延的數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng),緩存續(xù)寫(xiě)速度縮短10倍;支持函數(shù)高效直接通信,實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)函數(shù)啟動(dòng);還特別通過(guò)AI提升用戶(hù)對(duì)大規(guī)模分布式并行應(yīng)用的性能調(diào)優(yōu)和故障定位效率。

此外還有新一代加速庫(kù)和調(diào)度器,這些都能幫助開(kāi)發(fā)者,聚焦于核心業(yè)務(wù)邏輯,不必操心“日?,嵤隆?。

所有屠龍的冒險(xiǎn)者都需要裝備,這一系列工具,就是華為給開(kāi)發(fā)者鑄造的神兵利器,讓開(kāi)發(fā)者不用踏破鐵鞋去深山老林尋找銀鱗胸甲,而是能夠?qū)P哪捵约旱奈渌嚕ふ艺嬲膶毑亍?/p>

而比這些工具更重要的,是鯤鵬和昇騰越來(lái)越開(kāi)放的生態(tài)。

在全產(chǎn)業(yè)的共同努力下,鯤鵬和昇騰的生態(tài)駛?cè)肟燔?chē)道。當(dāng)前開(kāi)發(fā)者已超過(guò)30萬(wàn),合作伙伴超過(guò)1000家,完成兼容性認(rèn)證的解決方案超過(guò)3000+,服務(wù)于金融、運(yùn)營(yíng)商、政府、電力、交通等各行各業(yè),真正做到了全生態(tài)開(kāi)放創(chuàng)新,使能算力爆炸式增長(zhǎng),為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了發(fā)展新動(dòng)能。

除了在產(chǎn)業(yè)層面秉承“硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源,使能合作伙伴”的原則,華為還格外注重產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng),堅(jiān)持以產(chǎn)業(yè)集聚人才,以人才引領(lǐng)產(chǎn)業(yè),構(gòu)建良性人才生態(tài),激發(fā)產(chǎn)業(yè)持續(xù)活力。

目前,華為聯(lián)合首批72所高校建設(shè)了“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地,針對(duì)高校研究性、應(yīng)用型、技能型等不同人才類(lèi)型,有的放矢、分門(mén)別類(lèi)的進(jìn)行人才培養(yǎng),點(diǎn)亮未來(lái)“燈塔”;針對(duì)高校人才發(fā)展路徑,構(gòu)建閉環(huán)知識(shí)、實(shí)踐、認(rèn)證成長(zhǎng)體系,還編寫(xiě)了“鯤鵬”+“昇騰”系列學(xué)習(xí)教材。未來(lái)“鯤鵬”、“昇騰”或?qū)⒊蔀楦咝W(xué)生的必備技能。

結(jié)語(yǔ)

預(yù)計(jì)到2023年,整個(gè)計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系在全球有近兩萬(wàn)億美元的市場(chǎng)空間,在中國(guó)則超過(guò)1.1萬(wàn)億人民幣。華為愿意使能每一位開(kāi)發(fā)者,讓每一行代碼都能具備改變世界的算力,讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)一起:

“鯤鵬”展翅,“昇騰”萬(wàn)里。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:信息時(shí)代的生產(chǎn)力——算力——都在算些啥?

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    邏輯電路芯片,簡(jiǎn)而言之,是執(zhí)行邏輯運(yùn)算電子元件集合體,這些邏輯運(yùn)算包括與(AND)、或(OR)、非(NOT)、與非(NAND)、或非(NOR)等基本操作。這些芯片通過(guò)集成大量的晶體管
    發(fā)表于 09-30 10:47

    邏輯電路與時(shí)序邏輯電路的區(qū)別

    在數(shù)字電子學(xué)中,邏輯電路和時(shí)序邏輯電路是兩種基本的電路類(lèi)型。它們?cè)谔幚頂?shù)字信號(hào)和實(shí)現(xiàn)數(shù)字系統(tǒng)時(shí)起著關(guān)鍵作用。
    的頭像 發(fā)表于 07-30 15:00 ?1604次閱讀

    PLC中的邏輯運(yùn)算方式有哪些

    PLC(可編程邏輯控制器)中的邏輯運(yùn)算方式主要包括以下幾種,這些邏輯運(yùn)算在PLC編程中扮演著至關(guān)重要的角色,用于實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的控制邏輯。
    的頭像 發(fā)表于 07-24 16:55 ?1513次閱讀