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GPU/FPGA/ASIC异构训练适配与性能对比

共计 30 章节
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01
课程导论
芯片方案FRL训练适配差异对比的背景 · 目标与学习路径
课程导论FRL
02
FRL技术概述
联邦强化学习的基本概念 · 发展历程与应用场景
FRL技术概述
03
芯片方案基础
常见芯片架构（CPU · GPU · FPGA
芯片方案基础CPU
04
训练适配核心概念
适配的定义 · 重要性及在芯片上的实现挑战
训练适配核心概念适配的定义
05
差异对比方法
对比维度（性能 · 功耗 · 成本
差异对比方法对比维度
06
FRL训练流程
从环境交互 · 策略学习到模型更新的完整流程
FRL训练流程
07
数据流设计
训练数据在芯片间的传输 · 缓存与并行处理
数据流设计训练数据
08
计算单元对比
不同芯片的算力核心（ALU · CUDA Core · Logic Cell）差异
计算单元对比ALU
09
内存层次结构
高速缓存 · HBM · DDR等对训练效率的影响
内存层次结构高速缓存
10
数值精度分析
FP32 · FP16 · INT8
数值精度分析FP32
11
并行计算模式
数据并行 · 模型并行 · 流水线并行在芯片上的实现差异
并行计算模式数据并行
12
GPU适配详解
NVIDIA GPU架构 · CUDA编程 · Tensor Core加速FRL训练
GPU适配详解
13
FPGA适配详解
可编程逻辑 · HLS开发 · 定制化流水线在FRL中的应用
FPGA适配详解
14
ASIC适配详解
专用神经网络处理器（如TPU · NPU）的固定功能加速
ASIC适配详解
15
CPU适配详解
多核并行 · AVX指令集 · 大内存支持在FRL中的角色
CPU适配详解
16
异构计算平台
CPU+GPU · CPU+FPGA · CPU+ASIC联合训练方案
异构计算平台CPU+GPU
17
模型量化技术
量化感知训练 · 后训练量化在不同芯片上的适配差异
模型量化技术量化感知训练
18
模型剪枝技术
结构化剪枝 · 非结构化剪枝对芯片利用率的影响
模型剪枝技术结构化剪枝
19
知识蒸馏技术
教师-学生网络在芯片部署时的适配优化
知识蒸馏技术教师
20
编译优化
TVM · XLA · ONNX Runtime等编译框架对…
编译优化TVM
21
分布式训练框架
TensorFlow Distrib… · PyTorch DDP等在异构集群中…
分布式训练框架TensorFlow
22
联邦学习集成
FRL中的联邦平均 · 差分隐私与芯片安全机制的适配
联邦学习集成FRL
23
实时性要求
低延迟训练场景下不同芯片的响应差异
实时性要求低延迟训练场景下…
24
功耗与散热
TDP · 能效比（FLOPS/W）在持续训练中…
功耗散热
25
成本分析
芯片采购成本 · 开发周期 · 运营维护成本的综合对比
成本分析芯片采购成本
26
可扩展性测试
从小规模到大规模集群的线性加速比对比
可扩展性测试从小规模到大规模…
27
实际案例一
机器人控制FRL任务（Sim-to-…
实际案例一FRL
28
实际案例二
自动驾驶决策FRL任务在ASIC v…
实际案例二FRL
29
实际案例三
多智能体FRL通信在异构芯片上的适配…
实际案例三FRL
30
课程总结与未来展望
芯片方案选型建议与FRL训练适配技术…
课程总结未来展望