[ 0052 ] 가속 화 된 심층 학습 에 대한 패브릭 벡터 들 과 개념 상 으로 관련 된 양상 에서 , 고급 심층 학습 의 기법 들 은 정확 도 , 성과 및 에너지 효율 성 중 하나 이상 의 개선 들 을 제공 한다 . 프로세싱 엘리먼트 들 의 어레이 는 데이터 의 웨이 블릿 들 에 대해 흐름 - 기반 컴 퓨 테이 션 들 을 수행 한다 . 각각 의 프로세싱 엘리먼트 는 개별 컴 퓨 트 엘리먼트 및 개별 라우팅 엘리먼트 를 갖 는다 . 각각 의 컴 퓨 트 엘리먼트 는 메모리 를 갖 는다 . 각각 의 라우터 는 2 D 메 쉬 에서 적어도 가장 가까운 이웃 들 과 웨이 블릿 들 을 통해 통신 을 가능 하 게 한다 . 라우팅 은 각각 의 라우터 에서 각각 의 웨이 블 릿 및 라우팅 구성 정보 의 개별 가상 채널 지정 자 ( specifier ) 들 에 의해 제어 된다 . 컴 퓨 트 엘리먼트 에 의해 실행 되 는 명령 들 은 하나 이상 의 피연산자 지정 자 들 을 포함 하 며 , 하나 이상 의 피연산자 지정 자 들 중 일부 는 데이터 구조 설명 자 를 저장 하 는 데이터 구조 레지스터 를 지정 한다 . 데이터 구조 설명 자 는 피연산자 를 패브릭 벡터 또는 메모리 벡터 로서 설명 하 다 . 데이터 구조 설명 자 는 패브릭 벡터 의 길 이 , 패브릭 벡터 가 마이크 로 쓰레 딩 에 적합 한지 여부 , 및 병렬 로 수신 , 송신 및 / 또는 프로세싱 하 기 위한 패브릭 벡터 의 데이터 엘리먼트 들 의 수 를 추가 로 설명 한다 . 데이터 구조 설명 자 는 패브릭 벡터 를 프로세싱 하 는 것 , 제 어 웨이 블릿 을 수신 할 때 종결 할지 여부 및 발신 웨이 블릿 을 제어 웨이 블릿 으로서 마크 할지 여부 에 관한 가상 채널 및 태 스 크 식별 정보 을 추가 로 지정 한다 .