核函式，是小百架構實現高效並行運算的核心載體。整套架構的平行計算工作，全得靠小白核函式來落地。
這些小白核函式跑在GPU上。
每一個核函式執行例項，都獨立對應一條運算執行緒。
開發的時候，趙衛國可以寫小白C/C++程式碼，搭配專屬的語法和操作指令，來自定義編寫和呼叫這些核函式。
不止如此，小白架構還搭了一整套完善的開發工具鏈和函式資源庫，專門針對GPU程式設計和平行計算的各種場景。
配套資源包括專用的編譯器、除錯工具、效能檢測分析軟體，還有各種專業化的數學函式庫。
靠著這套輔助開發工具，趙衛國寫程式碼、除錯、做效能迭代最佳化，效率高得不是一星半點，系統綜合性能也被夯得死死的。
從晶片底層的架構原理來看，機器學習的核心運算其實就是大規模矩陣運算加多執行緒平行計算。
所以，適配這套智慧系統的晶片，並行運算能力必須頂尖，得能穩穩扛住海量高強度複雜計算任務。
要達標這種超高效能標準，就得定製開發海量的專屬運算單元，再搭配多通道資料流轉、並行指令處理等一系列核心技術。
現在市面上普及的那種365n程晶片，不管是運算效能還是硬體架構，都夠不著這麼嚴苛的要求。
另外，晶片研發設計的時候，還得兼顧兩件事：低功耗執行，超高能效輸出。
機器學習這活兒，對算力輸出強度和功耗控制精度，要求都極其苛刻，兩方面都別想糊弄。
晶片要是做了低功耗最佳化，裝置在海量資料處理、複雜模型執行這些高負荷場景下，才能一直保持穩定高效的執行狀態。
圍繞這個核心目標，趙衛國專門給晶片電路架構做了定製最佳化，融合低功耗製程工藝、智慧功耗管控這些技術，最後順利把低能耗的設計指標拿下來了。
與此同時，高速的資料傳輸和儲存效能，也是這款晶片必須有的核心能力。
機器學習作業對資料吞吐效率、讀寫速度要求本來就極高，沒有強悍的儲存傳輸效能，根本撐不住海量資料運算和模型引數的快速調取、儲存。
為了保證資料互動和傳輸過程又穩又快，晶片搭載了高速資料匯流排和專業傳輸介面，硬是搭出了一套穩定、高速的資料傳輸通道。
再加上片上快取記憶體、高效能記憶體控制器這些核心硬體配置，資料讀寫流程被進一步提速，高頻次、大規模的資料存取作業，也有了充足效能支撐。
計算架構方面，這款晶片需要適配量化計算機制，全面覆蓋機器學習場景下各種基礎運算——浮點乘加、各類啟用函式運算，這些核心操作一個不能少。
為了進一步提升整體運算效率、降低能耗，晶片還相容了定點數計算模式。用量化計算替代一部分高精度浮點運算，有效減少整體運算量的同時，也能把功耗精準管控住。
神經網路，現在是人工智慧領域應用最廣的核心模型，也是機器學習落地執行的核心載體。
所以這款晶片專門集成了神經網路專用加速器，靠定製化硬體架構和專屬指令集，針對性地加速神經網路訓練和推理的全流程。
這個專用加速器能給神經網路運算提供高度適配、高效能的算力支撐，顯著提升人工智慧模型的整體執行效率。
最後，為了能跟上人工智慧技術的持續迭代升級，晶片還得特別能“適配”，可程式設計特性必須強。
畢竟人工智慧演算法和模型一直在動態更新最佳化，晶片只有具備靈活可調的硬體特性，才能適應未來各種多樣化、持續變化的落地需求。
趙衛國最後選了可重構硬體架構設計方案——這樣一來，就能在合理範圍內靈活調配、最佳化適配硬體資源，全面提升晶片的通用適配能力。
總的來說，面向機器學習場景的人工智慧專用晶片，技術標準明確且嚴苛。核心研發宗旨就一條：滿足AI系統高效運算、低能耗、高能效的執行需求，同時把資料傳輸和儲存效能做到極致。
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