达芬奇架构，是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构，具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性，是实现万物智能的重要基础。
常见的AI运算类型有哪些？
 
· 标量（Scalar）：由单独一个数组成
 
· 向量（Vector）：由一组一维有序数组成，每个数由一个索引（index）标识
 
· 矩阵（Matrix）：由一组二维有序数组成，每个数由两个索引（index）标识
 
· 张量（Tensor）：由一组n维有序数组成，每个数由n个索引（index）标识
 
其中，AI计算的核心是矩阵乘法运算，计算时由左矩阵的一行和右矩阵的一列相乘，每个元素相乘之后的和输出到结果矩阵。在此计算过程中，标量（Scalar）、向量（Vector）、矩阵（Matrix）算力密度依次增加，对硬件的AI运算能力不断提出更高要求。
 
具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。
 
同时，为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率，达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元。同时支持多种精度计算，支撑训练和推理两种场景的数据精度要求，实现AI的全场景需求覆盖。
 
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