【AI系统】谷歌 TPU v1-脉动阵列
本文详细分析了谷歌TPU v1的架构与设计，重点介绍了其核心组件如DDR3 DRAM、矩阵乘法单元（MXU）、累加器及控制指令单元，特别是MXU中脉动阵列的工作机制。通过对比TPU v1与CPU、GPU在服务器环境中的表现，展示了TPU v1在提升神经网络计算吞吐量方面的显著优势，尤其是在低延迟和高能效方面。
国产NAS也支持本地部署DeepSeek了：极空间Z423上手
极空间Z423 NAS新增本地部署DeepSeek大模型功能，支持7B和14B两种参数量级模型。本文通过实际测试展示了其性能表现：14B模型运行缓慢，Token输出速度低于每秒10个，而7B模型速度稍快但仍不理想。硬件资源占用高，温度显著上升，风扇噪音增大。作者建议优化交互逻辑、提供局域网接口及更好GPU支持，并预测未来NAS可能加入GPU或NPU以提升推理能力。此功能目前更像战略布局，为后续硬件升级铺垫。
飞桨x昇腾生态适配方案：04_模型精度对齐
本文详细介绍了模型在不同硬件（如GPU与NPU）间迁移时的精度对齐方法，包括前向和反向对齐的具体步骤。前向对齐通过模块化对比计算结果（如平均值、最大最小值等），确保误差在合理范围内；反向对齐则聚焦于梯度差异，利用二分法定位问题算子。同时，文章结合PPHGNet_small和MultiHead等具体模块代码，说明了如何打印输出并分析中间结果。此外，还探讨了私有格式、梯度异常及特殊shape等可能影响精度的因素，并提出相应解决策略。整体流程清晰，为跨硬件模型迁移提供了实用指导。
