介紹

張量處理單元( Tensor Processing Unit, TPU ) 是谷歌專門為神經網絡機器學習開發的人工智能加速器 專用集成電路(ASIC) ，特別是使用谷歌自己的TensorFlow軟件。谷歌于 2015 年開始在內部使用 TPU，并于 2018 年將它們作為其云基礎設施的一部分并通過提供較小版本的芯片出售給第三方使用。

張量處理單元于 2016 年 5 月在Google I/O上宣布:當時該公司表示 TPU 已經在其數據中心內使用了一年多。該芯片專為 Google 的TensorFlow框架設計，用于神經網絡等機器學習應用。

與圖形處理單元相比，它設計用于大量低精度計算（例如低至8 位精度） ，每焦耳有更多的輸入/輸出操作，無需用于光柵化/紋理映射的硬件。根據Norman Jouppi的說法， TPU ASIC安裝在散熱器組件中，該組件可以安裝在數據中心機架內的硬盤驅動器插槽中。不同類型的處理器適合不同類型的機器學習模型，TPU 非常適合CNN而 GPU 對一些全連接的神經網絡有長處，而 CPU 對RNN有長處。

經過幾年的發展，TPU已經發布了四個版本，下面是其發展歷程：

詳細介紹：<【科普】什么是TPU?>

接下來介紹一些TPU項目。

tinyTPU

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https://github.com/jofrfu/tinyTPU

該項目的目的是創建一個與谷歌的張量處理單元具有相似架構的機器學習協處理器。該實現的資源可定制，可以以不同的尺寸使用以適應每種類型的 FPGA。這允許在嵌入式系統和物聯網設備中部署該協處理器，但也可以擴大規模以用于數據中心和高性能機器。AXI 接口允許以多種組合方式使用。對 Xilinx Zynq 7020 SoC 進行了評估。下面的鏈接中是使用vivado進行使用的一個DEMO：

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https://github.com/jofrfu/tinyTPU/blob/master/getting_started.pdf

同時，該項目也是一片論文的驗證項目，論文地址：

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https://reposit.haw-hamburg.de/bitstream/20.500.12738/8527/1/thesis.pdf

性能

使用 MNIST 數據集訓練的樣本模型在不同大小的 MXU 上進行了評估，頻率為 177.77 MHz，理論性能高達 72.18 GOPS。然后將實際時序測量與傳統處理器進行比較：

177.77 MHz 的張量處理單元：

Matrix Width N	6	8	10	12	14
Instruction Count	431	326	261	216	186
Duration in us (N input vectors)	383	289	234	194	165
Duration per input vector in us	63	36	23	16	11

下面是其他處理器的對比結果：

Processor	Intel Core i5-5287U at 2.9 GHz	BCM2837 4x ARM Cortex-A53 at 1.2 GHz
Duration per input vector in us	62	763

Free-TPU

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https://github.com/embedeep/Free-TPU

編譯好的BOOTbin，因為TPU和引腳沒關聯，所以可以直接進行使用驗證。

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https://github.com/embedeep/Free-TPU-OS

描述

Free TPU是用于深度學習 EDGE 推理的商業 TPU 設計的免費版本，可以部署在任何 FPGA 設備上，包括 Xilinx Zynq-7020 或 Kintex7-160T（這兩個都是生產的好選擇）。實際上，不僅是 TPU 邏輯設計， Free TPU還包括支持所有 caffe 層的 EEP 加速框架，可以在任何 CPU 上運行（如 Zynq-7020 的 ARM A9 或 INTEL/AMD）。TPU 和 CPU 在深度學習推理框架的計劃下相互協作（任何交替順序）。

系統結構

對比

在用戶看來，Free-TPU和EEP-TPU功能相同，但推理時間不同。

這是一個極其完整的項目，關于怎么運行，怎么調用都有很詳細的步驟，這里就不再贅述了，更多詳情，請訪問:

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https://www.embedeep.com

SimpleTPU

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https://github.com/cea-wind/SimpleTPU

張量處理單元旨在加速矩陣乘法，特別是對于多層感知器和卷積神經網絡。

此實現主要遵循 Google TPU Version 1，該架構在

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https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.04760.pdf

中有介紹。

主要特點

Simple TPU 的主要特性包括

Int8 乘法和 Int32 累加器

基于 VLIW 的并行指令

基于向量架構的數據并行

以下是 Simple TPU 可以支持的一些操作。

資源占用情況

雖然該工程比較完整，后續也有DEMO演示，但是該工程使用HLS制作的，詳細信息可以查看下面的網址

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https://www.cnblogs.com/sea-wind/p/10993958.html

tiny-tpu

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https://github.com/cameronshinn/tiny-tpu

谷歌的TPU架構：

Tiny TPU是基于 FPGA 的 Google張量處理單元的小規模實現。該項目的目標是了解加速器設計從硬件到軟件的端到端技術，同時破譯谷歌專有技術的低層次復雜性。在此過程中，我們探索了小規模、低功耗 TPU 的可能性。

該項目在 Quartus 15.0 上綜合并編程到 Altera DE1-SoC FPGA 上。

更多詳細信息：

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https://github.com/cameronshinn/tiny-tpu/blob/master/docs/report/report.pdf

TPU-Tensor-Processing-Unit

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https://github.com/leo47007/TPU-Tensor-Processing-Unit

介紹

在有兩個矩陣需要做矩陣乘法的場景下，矩陣A（選擇權重矩陣）與矩陣B（選擇矩陣）相，每一個一個都是 32x32。最后他們開始做每個矩陣的乘法，每個矩陣的因素將首先轉換成一個順序輸入 TPU 中，輸入其特定的矩陣，然后再將這些單元最多向連接的方向輸入。在下一個周期中，每個單元將其權重和數據方向賦予下一個格。從左到右。

因為這個項目有中文的詳細介紹，所以就不過多贅述了。

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/26522315

Systolic-array-implementation-in-RTL-for-TPU

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https://github.com/abdelazeem201/Systolic-array-implementation-in-RTL-for-TPU

如下圖所示，在有兩個矩陣需要做矩陣乘法的場景下，矩陣A（命名權重矩陣）與矩陣B（命名數據矩陣）相乘，每個矩陣為8x8。一旦他們開始做矩陣乘法，兩個矩陣的這些系數將首先轉換成一個順序輸入到 TPU 中，然后輸入到每個特定的隊列中。然后這些隊列將最多向其連接的單元輸出 8 個數據，這些單元將根據它接收到的權重和數據進行乘法和加法。并且在下一個周期中，每個單元格將其權重和數據轉發給下一個單元格。權重從上到下，數據從左到右。

該項目雖然完成了相關的目的，但是只是完成了相關工作，實際使用時需要進行一些優化。

super_small_toy_tpu

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https://github.com/dldldlfma/super_small_toy_tpu

如果說上面幾個TPU比較復雜，那么這個就可以用“精簡”來形容了。

整個代碼非常精簡，適合入門想研究TPU的人。

AIC2021-TPU

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https://github.com/charley871103/TPU

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https://github.com/Oscarkai9139/AIC2021-TPU

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https://github.com/hsiehong/tpu

這個項目是AIC2021-TPU，類似的項目有很多，都是理論研究的項目，和上面的項目一樣都是非常非常適合入門研究的人員，里面的理論都是極其詳細的。

systolic-array

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https://github.com/Dazhuzhu-github/systolic-array

verilog實現TPU中的脈動陣列計算卷積的module

data為實驗數據

source為源碼

testbench 測試各個模塊用的testbench

data-preprocessing 原本是要寫將卷積操作用python預先imtocol操作的，但后來直接使用matlab生成數據進行測試了

tpu_v2

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https://github.com/UT-LCA/tpu_v2

項目沒有多余的介紹，整個項目是基于Altera-DE3設計，EDA工具是Quartus II。

google-coral-baseboard

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https://github.com/antmicro/google-coral-baseboard

NXP i.MX8X 和 Google 的 Edge TPU ML 推理 ASIC（也可作為Coral Edge TPU 開發板的一部分）的基板的開放硬件設計文件。該板提供標準 I/O 接口，并允許用戶通過統一的柔性扁平電纜 (FFC) 連接器與兩個兼容 MIPI CSI-2 的視頻設備連接。

PCB 項目文件是在 Altium Designer 14.1 中準備的。

該項目是一個硬件方案，谷歌Coral Edge TPU的硬件驗證方案。

neural-engine

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https://github.com/hollance/neural-engine

大多數新的 iPhone 和 iPad 都有神經引擎，這是一種特殊的處理器，可以讓機器學習模型變得非?？?，但對于這種處理器的實際工作原理，公眾知之甚少。

Apple 神經引擎（或 ANE）是NPU的一種，代表神經處理單元。它就像 GPU，但 NPU 不是加速圖形，而是加速卷積和矩陣乘法等神經網絡操作。

ANE 并不是唯一的 NPU——除了 Apple 之外，許多公司都在開發自己的 AI 加速器芯片。除了神經引擎，最著名的 NPU 是谷歌的 TPU（或 Tensor Processing Unit）。

這個項目并不是一個實現TPU的項目，但是是一個關于Apple 神經引擎（或 ANE）介紹及相關文檔的集合的項目。

總結

今天介紹了幾個TPU的項目，因為在國內TPU可能很多人都沒有聽說過，所以接下來我會出幾篇文章介紹一下。同時這些項目前面幾個非常完整，完全可以優化后進行商業推廣（注意開源協議），最后幾個項目是一些補充的知識，想要了解相關的知識的朋友可以查看一下。

最后，還是感謝各個大佬開源的項目，讓我們受益匪淺。后面有什么感興趣方面的項目，大家可以在后臺留言或者加微信留言，今天就到這，我是爆肝的碎碎思，期待下期文章與你相見。

審核編輯 ：李倩