這是大學的ai晶元，代表了學術界的一種想法。
下面分析一下其內部結構。當然，主要還是看其內部乘加邏輯的設計。
（所有來自**截圖）
這款ai晶元的整體邏輯架構如下圖2所示。
可以看出，內部採用了2個pe陣列，其實就是2個脈動陣列，與谷歌的tpu比較像。不過，這裡的脈動陣列的行為比較複雜，與谷歌tpu的脈動陣列並不相同。
這裡的每個pe陣列可以最多配置成四個子陣列。
整體來說，權重儲存在乙個buffer中，data儲存在另外乙個buffer中，思路與寒武紀的diannao、英偉達的nvdla、谷歌的tpu等主流ai晶元一致。
既然是脈動陣列，自然要重複利用資料和權重。
**提到，同一行的pe共享資料，同一列的pe共享權重。
奇怪的是，除了有個脈動陣列外，沒有其他的啟用、bn、add、pooling等模組。
仔細一看，原來這些功能都放在了pe中。
下面來看看pe的結構。
pe的結構圖如下圖所示。
pe比較複雜呀。
首先pe要分2種，一種是普通pe，一種是super pe。
普通pe，只執行卷積和全連線。
super pe，只存在於最下面，執行包括pooling，啟用，以及乘法，加法等rnn中的操作。
這麼多pe，每個pe又這麼複雜，那如何一起工作的？
下面來看看**給的例子。
圖5給出了兩種計算的資料流程圖。
分別為：
（1）cnn -> fc -> rnn
（2）conv -> pool -> fcn/rnn
可以看出，計算卷積，全連線，pooling，rnn的特殊操作等，可以配置不同數量的pe，靈活處理，最大化提公升效率。
下面再看看這樣設計帶來的效能提公升。
清華的這款ai晶元的實際頻率是200mhz。
可以看出，在與另外2款晶元比較時，清華的吞吐量幾乎是其他的6倍，能效也更好。
還是非常不錯的設計。
整體來看，這個ai晶元的結構，利用了脈動陣列的優點，大量復用資料和權重，又結合了可重構的思路，使得pe資源靈活配置，最大限度提公升效率。
不過，可以看出，與谷歌tpu比較，這裡的pe結構非常複雜，內部path走線非常多，另外一些資源的分配有欠缺，比如每個普通pe中只有relu啟用，沒有其他的啟用函式，那麼當卷積需要別的啟用函式，怎麼辦？還能高效處理麼？
特殊的啟用函式，目前只有super pe中有，這也限制了pe資源的配置及效率。
假如，卷積用的啟用是特殊啟用函式，那麼，就只有最下面的pe才能完成正確的啟用，這樣，豈不是又限制了計算速度？
存疑。
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