来源：内容来自AI in chip ，谢谢。

2016年，那是一个冬天，有一位名人Yann LeCun在facebook上发了一条消息。LeCun评论了一颗芯片（有图有真相），惊扰了一群学霸。遵纪守法、后知后觉的本学渣辗转看到截图，才知道一家叫做wave 的公司做了一颗用于深度学习的芯片DPU，才知道LeCun也曾将做过名字为NeuFlow的芯片。作为后进的学渣，赶紧翻来看看。

此文没有太多分析和总结，只是尽量把公开的Wave的DPU的信息拿来介绍给大家，顺便用LeCun的NeuFlow对比了一下，不愿意花费时间的读者，可以只看Summary。

Sunmmary

Wave的DPU内集成1024个cluster。每个Cluster对应一个独立的全定制版图，每个Cluster内包含8个算术单元和16个PE。其中，PE用异步逻辑设计实现，没有时钟信号，由数据流驱动，这就是其称为Dataflow Processor的缘由。使用TSMC 16nm FinFET工艺，DPU die面积大概400mm^2，内部单口sram至少24MB，功耗约为200W，等效频率可达10GHz，性能可达181TOPS。

NeuFlow是2011年提出2012年实现的一种数据流处理器结构。使用IBM的45nmSOI工艺实现，面价12.5mm^2，内有75KB双口RAM，平均功耗0.6W左右，频率400MHz，峰值性能为320GOPS。

二者的相同点：都是dataflow处理器，都需要工具将神经网络结果映射编译到自己的架构上。二者区别：实现年代的区别导致二者在规模、计算能力和能效上区别很大。此外，产业化推进方面，Wave走的更好，毕竟是一个以盈利为目的的公司。

最近google也发表了关于TPU的论文，让脉动阵列又火了一把。可以说，脉动阵列的结构也是一种dataflow computing思想。关于TPU和脉动阵列，就不多谈了，有兴趣的自己找论文看吧。同时建议拿寒武纪的diannao系列的结构来对比一下。

想起上学时，一个师兄做学术报告讲用脉动阵列实现ECC，本学渣听得是一脸懵圈。本来脉动阵列就一知半解，ECC里各种逆天的数学公式、素数域、二元域、点加、点乘……..。深度怀疑自己的智商啊。

DPU of Wave computing

wave computing 是一家成立于2010年的公司。原名wave semiconductor，于2016年改为wave computing。从改名可以看出Wave的战略变化，从最初的一家提供芯片的半导体公司，转变成一家提供计算技术解决方案的公司。Wave自己的声明也证明了这一点： Wave的目的是提供一套可以加速Deep-Learning训练的系统，而不是出售芯片。预计2017Q2发布评估系统（快到了，静候），年底出产品级系统。公司不仅希望他们的系统可以将现在基于GPU的神经网络的训练性能提高10倍，而且要在能效方面超过FPGA。

口号可以随便喊，有没有实力呢？从Wave的几个founder看，都是有多年业界经验的，分别在 bel labs、MIPS、CEVA等公司有过开发DSP和多核的经历。

Wave开发的芯片命名为DPU（Dataflow Processor）。Wave的机器内有四个DPU加硬件速板，每个DPU板上集成4个DPU芯片。Wave号称其硬件加速方案可以直接用于现有的数据中心的服务器架构中。

DPU的最大特色是：使用异步逻辑实现其基本计算单元PE。没有时钟信号，PE只要一收到操作数据，就触发计算，并得到结果。一个DPU PE结构如图，一个DPU内集成了16K个PE。每个PE都是独立的处理器，拥有自己的指令存储器、数据存储器、寄存器和处理单元。指令存储器可以保存256条16-bit指令，即512B大小的IRAM。pipeline的指令缓存可以每0.1ns发出一条新指令，相当于PE可以达到10GHz的峰值频率。每个PE拥有1KB的单口数据存储器，访问速度可以达到5GHz。前面说过，DPU内有16K个PE，也就是说，一个DPU内有8MB的IRAM和16MB的DRAM。有点恐怖。

本领域专业人员都知道，没有时钟树分布可以降低芯片面积和功耗。单个DPU die的面积是0.01mm^2，小于Cortex-M0。PE内的8-bit逻辑单元可以执行比较、移位、旋转、逻辑与、逻辑或等操作。逻辑单元的输出被锁存住，作为下一条指令的操作数，也可以送给其他PE，实现数据流模型。

PE的结构图看了半天，也没找到MAC，这怎么玩？

DPU内，每4个全连接的PE组成一个Quad，4个Quad组成一个cluster。每两个PE共享一个8-bit加法器。每个cluster内包含8个算术单元（包括2个32-bit MAC、2个32-bit BMU和4个16-bit加法单元），可以根据需要组成8/16/24/32/64bit操作。而且支持SIMD和MIMD指令。对比Wave披露的多份文档，可以知道更多细节。考虑到MAC和BMU（bit-manipulation unit）不是单周期的计算单元，估算chip可以达到181TOPS。如果进一步细分，只考虑MAC操作，可以达到8TOPS。从wave的描述看，每个Cluster都是一个独立的全定制的电路，对应独立的GDSII。

下面，就是如何使用定制的Cluster来搭建整个计算阵列了。

Cluster之间的互联设计吸取了NOC的设计理念。每个Cluster都具有fanin和fanout的功能，每个cluster具有4个8bit的byte-switch和一个32bit的word-switch，可以通过指令来驱动cluster在多个方向的开关。每个Cluster可以接收保存临近的Cluster的数据，既可以自己使用，也可以直接透传给其他相连的Cluster。通过编译器，可以很好地调度cluster的计算以及数据通过cluster的传输，来实现各种算法。

可以通过sleep指令控制cluster进入低功耗模式。在低功耗模式下，cluster内的PE和byte-switch都将停止工作，但是word-switch保持工作状态，以支持数据的传输。当存在有效数据传入同时有word-switch指令将数据发送给cluster内部的Quad时，cluster内部PE被唤醒进行计算。

在一个DPU芯片内，集成了1024个cluster，组成32×32阵列，并分割成24个区域。每个区域包含32或64个cluster，称为一个compute machine。每个compute machine拥有独立的128-bit的AXI 总线接口。DPU通过一个基于AXI4的网络，实现24个接口与memory、IO的互通。此网络支持32个AXI4总线，可以达到410GB/s的峰值带宽。由于缺乏细节，本人也不知道多出来的8个AXI4总线是如何使用的。

DPU内部网络上还连有一个32 bit 的Andes N9的微处理器，负责配置芯片。八卦一下，Andes刚在台湾IPO了，不容易啊。

DPU使用四个HMC接口将数据装载到芯片内。每个HMC接口可以提供240GB/s的峰值带宽，每个HMC器件可以支持2GB的容量。此外，DPU还有两个64-bit DDR4-2400接口，可以进一步支持更大的存储容量，以及一个16-lane的PCI-E Gen3接口，可以与主机或其他外部网络相连。

Wave表示，使用TSMC 16nm FinFET工艺，DPU die面积大概400mm^2，功耗约为200W，封装管脚接近2000个。此前，Wave的CTO Nicol曾表示，Wave在28nm上的测试芯片可以在实验室跑到11GHz。

总结一下DPU的关键参数，如下。

从公开渠道获得的数据来开，WAVE的DPU可以将AlexNet的训练时间降到12分钟，而NVIDIA的GPU需要120分钟。针对Inception网络的训练数据显示，Wave可以实现25倍的加速。

有迹象显示，Wave的野心不止是在训练环节与NVIDIA争一杯羹。但是，要想与NVIDIA竞争，WAVE除了将性能和能效做好，还需要提供强大的软件平台，包括lib、framework等。可以说，wave任重而道远，让我们拭目以待吧。

NeuFlow Arhcitecture

既然LeCun评论里提到了他自己的NeuFlow，只好也去翻出来学习一下（发散式学习，受不了了，何时是个头啊）。

Neuflow结构是一种运行时可重配置的数据流结构。上述DPU也是运行时可重配置的，只是没强调而已。如图所示，NeuFlow由三部分组成。calculator、streamer和flow-cpu。

calculator是计算部分，包含由多个PT（processing Tile）组成的2D网格。通过一个基于MUX的路由，每个PT都和相邻的PT相连，或者和全局数据总线相连。PT中的操作和模块可以是一种或多种：流操作（加、减、乘、除、最大值），基于MAC的1D/2D并行卷积器（

符号）或点乘操作，用于缓存流数据的可配置的FIFO，以及线性或非线性功能。这些操作彼此之间互联，并且可以通过基于MUX的路由与全局数据或相邻PT相连。运行时对PT的互联进行配置，就可以支持各种数据流图。

streamer管理数据流，是一种灵活的DMA模块，负责从片外memory中提取数据。可以配置DMA配合给定的stride，直接访问2D数据流中特定的数据块，并将状态反馈给Flow-cpu。

flow-cpu作为中心控制单元，负责在运行时对streamer的DMA模式和calculator中的PT Grid进行重配置。

下图为NeoFlow 2D 结构的一个配置实例。其中，PT中的卷积器为1D的3个MAC组成的卷机器。第一行3个PT实现3×3的卷积操作，中间行3个PT实现另外一个卷积，左下PT对卷积结果求和，中下PT实现激活函数。

NeuFlow在IBM SOI 45nm工艺下的芯片版图是这样的。其中，calculator中有4个卷积器，支持10×10的卷积核。共有75KB双口RAM。

最后简单给出NeuFlow与其他芯片的性能比较，

寒武纪shidiannao和google TPU

最后，留点开放性问题。感兴趣的可以去对比一下寒武纪的diannao系列的计算阵列的结构，以及google TPU的计算阵列结构，看看和上面的两个dataflow processor相比有什么不一样。看完之后，有没有对dataflow architecture和systolic array之间的关系有点晕？从paper给的结构图看，怎么有点像呢？

TPU结构如图。

寒武纪的shidiannao结构如图。

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