Векторные и матричные процессоры для ускорения нейросетевых вычислений

В статье анализируются архитектуры векторных и матричных процессоров, применяемых для ускорения нейросетевых вычислений, которые стали ключевыми для современных систем искусственного интеллекта. Описываются особенности векторных процессоров, использующих SIMD-подход для параллельной обработки данных, и матричных процессоров, основанных на структуре systolic arrays, обеспечивающих высокую производительность при умножении матриц и тензорных операциях. Рассматривается роль высокоскоростной памяти HBM, позволяющей существенно увеличить пропускную способность подсистемы памяти и устранить задержки при работе с большими наборами параметров нейросетей. На основе открытых данных и технических публикаций представлены реальные примеры использования таких архитектур крупными технологическими компаниями, включая AMD, NVIDIA, Google, Huawei, Intel и Graphcore, в задачах обучения больших языковых моделей, обработки видеопотоков, биоинформатики и мобильных ИИ-систем. Проведён сравнительный анализ преимуществ и ограничений данных процессоров, а также определены перспективы их развития в контексте увеличения масштабируемости и энергоэффективности нейросетевых вычислений.