gg修改器如何让游戏变快_GG修改器怎么修改游戏速度?

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如今，随着越来越多表现出「良好」特性的应用程序成为加速的目标，加速器越来越受关注：视频编解码器、数据库处理器、加密货币矿机、分子动力学，当然还有人工智能。

是什么让 AI 成为加速目标？

商业可行性

设计芯片是一个费力、耗资的事情——你需要聘请行业专家、使用昂贵的工具进行芯片设计和验证、开发原型以及制造芯片。如果你想使用尖端的制程（例如现在的 5nm CMOS），耗资将达到数千万美元，不论成功或失败。幸运的是，对于人工智能来说，花钱不是问题。AI 的潜在收益是巨大的，AI 平台有望在不久的将来产生数万亿美元的收入。如果你的想法足够好，你应该能够很容易地为这项工作找到资金。

AI 是一个「可加速」的应用领域

AI 程序具有使其适用于硬件加速的所有属性。首先最重要的是，它们是大规模并行的：大部分计算都花在张量运算上，如卷积或自注意力算子。如果可能，还可以增加 batch size，以便硬件一次处理多个样本，提高硬件利用率并进一步推动并行性。硬件处理器驱动其快速运行能力的主要因素是并行计算。其次，AI 计算仅限于少数运算种类：主要是线性代数核的乘法和加法、一些非线性算子，例如模拟突触激活的 ReLU，以及基于 softmax 的分类的指数运算。狭窄的问题空间使我们能够简化计算硬件，专注于某些运算符。

最后，由于 AI 程序可以表示为计算图，因此我们可以在编译时知道控制流，就像具有已知迭代次数的 for 循环一样，通信和数据重用模式也相当受限，因此可以表征我们需要哪些网络拓扑在不同计算单元和软件定义的暂存存储器之间通信数据，以控制数据的存储和编排方式。

AI 算法是以硬件友好的方式构建的

不久之前，如果你想在计算架构领域进行创新，你可能会说：「我有一个新的架构改进的想法，它可以显著地提高一些东西，但是——我需要做的就是稍微改变编程界面并让程序员使用这个功能。」在那个时候这种想法会行不通。程序员的 API 是不可触及的，而且用破坏程序「干净」语义流的低级细节来加重程序员的负担是很难的。

此外，将底层架构细节与面向程序员的代码混合在一起并不是一个好习惯。首先它是不可移植的，因为某些架构特征在芯片代际之间发生变化。其次它可能会被错误地编程，因为大多数程序员对底层硬件没有深入的了解。

虽然你可以说 GPU 和多核 CPU 已经因为多线程（有时甚至是——内存墙）偏离了传统的编程模型，但由于单线程性能早已不是指数级增长，我们只能将希望诉诸于多线程编程，因为这是我们唯一的选择。多线程编程仍然很难掌握，需要大量的教育。幸运的是，当人们编写 AI 程序时，他们会使用神经层和其他定义明确的块来构建计算图。

高级程序代码（例如 TensorFlow 或 PyTorch 中的代码）已经在以一种可以标记并行块并构建数据流图的方式编写。因此理论上，你可以构建丰富的软件库和足够精细的编译器工具链来理解程序的语义并将其有效地降为硬件表示，而无需开发应用程序的程序员做任何参与，让数据科学家做他们的事情，他们可以不在乎任务在哪些硬件上运行。在实践中，编译器完全成熟还需要时间。

几乎没有其他选择

人工智能无处不在，大型数据中心、智能手机、传感器，机器人和自动驾驶汽车中都有它的身影。每个系统都有不同的现实限制：人们肯定不愿意自动驾驶汽车因为算力太小而无法检测障碍物，也不能接受因为效率低而在训练超大规模预训练模型时每天多花数千美元，AI 的硬件不存在一个芯片适用所有场景的说法，计算需求巨大，每一点效率都意味着花费大量的时间、精力和成本。如果没有适当的加速硬件来满足你的 AI 需求，对 AI 进行实验和发现的能力将受到限制。

原文链接：

https:///@adi.fu7/ai-accelerators-part-ii-transistors-and-pizza-or-why-do-we-need-accelerators-75738642fdaa

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