أطلس السيليكونمرجع العتاد
English
المراجع/الشرائح المتخصصة
المسرّعات

أنوية الموترات ومصفوفات MAC وتدفق البيانات

إعادة استخدام الدخل في عمليات ضرب وتجميع كثيرة.

قد يكون نقل قيمة مرة واستخدامها مرات أهم من وحدة ضرب أسرع.
بلاطة الدخل

كتلة مصفوفة معاد استخدامها.

تجربة تفاعلية

شاهد ضرب المصفوفات

تعمل على جهازك
غيّر دخلًا. اختر خرجًا لترى تفاصيل حسابه.
A · الدخل
×
B · الأوزان
٢٠١١٢٠٠١٢
=
C · الخرج
C[٠,٠] = ١ × ٢ + ٢ × ١ + ٣ × ٠ = ٤

كل خرج حاصل ضرب نقطي لصف دخل وعمود أوزان. يعيد العتاد ذو البلاطات استخدام القيم بدل جلبها مرارًا.

حدود هذا النموذج

حساب صحيح صغير ودقيق. يعرض العملية، ولا يحاكي مصفوفة انقباضية دقيقة الدورات أو NPU حقيقية.

تتبّع الآلية

ما الذي يحدث في الداخل

١

بناء الضرب النقطي

يحسب ضرب المصفوفات كل خرج من صف دخل وعمود أوزان. تحدّث MAC مجمّعًا بحاصل ضرب. تنفذ FMA العائمة الضرب والجمع بتقريب نهائي واحد حسب الصيغة. يتعامل عتاد الموترات مع مجموعات من هذه العمليات.

٢

اختيار تدفق البيانات

قد تثبت المصفوفة الأوزان أو التنشيطات أو المجاميع الجزئية وتحرّك البقية. تمرر عناصر المصفوفة الانقباضية القيم بين الجيران بإيقاع منظّم. تقلل SRAM والبلاطات النقل الخارجي. تختلف أنوية NVIDIA وTPU وNPU في التنفيذ والعقد البرمجي.

العلاقةC[i,j] = Σ A[i,k] × B[k,j]
استخدم ما فهمته

ما أثر ذلك في برنامجك

مهندس الأنظمة والعتاد

افحص أحجام البلاطات والتخطيط والدقة وصيغ التجميع. تفترض المعدلات القصوى عملًا متوافقًا يغذي المحرك.

مطوّر البرمجيات

استخدم تنفيذًا محسنًا للعمل كثير المصفوفات. قد تهيمن الأشكال الصغيرة والحشو والتحويل والنقل رغم سرعة الضرب.

ارجع إلى المصدر

اقرأ المواصفات الأصلية

توضح هذه المراجع العقود الأساسية وتفاصيل التنفيذ. الرسومات هنا نماذج تعليمية مبسطة.

Google · Tensor Processing Unit paperGoogle Research
NVIDIA · CUDA programming guideNVIDIA

واصل تتبّع الفكرة

فهمت الفكرة؟ سجّل تقدّمك.