[ 0367 ] 심층 학습 가속기 하드웨어 엘리먼트 들 및 소프트웨어 엘리먼트 들 을 포함 하 는 뉴 럴 네트워크 트레이닝 및 추론 에 관한 실시 예 들 이 본원 에서 설명 된다 ( 예컨대 , " 도 1 - 4 및 섹션 "" 심층 학습 가속기 개요 "" 참조 ) . 심층 학습 가속기 는 하드웨어 프로세싱 엘리먼트 들 로 구성 된다 ( 예컨대 "," 도 5 - 8 및 섹션 "" 프로세싱 엘리먼트 : 컴 퓨 트 엘리먼트 및 라우터 "" 참조 ) . 심층 학습 가속기 는 다양 한 기법 들 ", 이를테면 태 스 크 개 시 및 클로즈 아웃 ( 예컨대 , " 도 9 - 12 및 섹션 "" 태 스 크 들 "" 참조 ) ", 웨이 블릿 프로세싱 ( 예컨대 , " 도 13 a - 15 b 및 섹션 "" 웨이 블릿 들 "" 참조 ) ", 태 스 크 차단 및 비 차단 ( 예컨대 , " 도 16 및 섹션 "" 차단 및 비 차단 "" 참조 ) ", 뉴런 스미 어 링 ( 예컨대 , " 도 17 - 20 및 섹션 "" 뉴런 스미 어 링 "" 참조 ) ", 패브릭 벡터 들 , 메모리 벡터 들 및 연관 된 데이터 구조 설명 자 들 ( 예컨대 , " 도 21 a - 24 및 섹션 "" 벡터 들 및 데이터 구조 설명 자 들 "" 참조 ) 및 명령 포맷 들 ( 예컨대 "," 도 25 a - 25 c 및 섹션 "" 명령 포맷 들 "" 참조 ) 을 구현 및 / 또는 사용 한다 . 심층 학습 가속기 는 다양 한 시나리오 들 에서 사용 가능 하 다 ( 예컨대 "," 도 26 a - 27 e 및 섹션 "" 심층 학습 가속기 예 사용 들 "" 뿐 만 아니 라 도 28 a - 29 및 섹션 "" 예시 적 인 워크 로드 맵 핑 "" 참조 ) . 심층 학습 가속기 는 다양 한 실시 예 들 에서 고려 된다 ( 예컨대 "," 섹션 "" 다른 실시 예 세부 사항 들 "" 참조 ) . 심층 학습 가속기 는 다양 하 게 구현 가능 하 다 ( 예컨대 "," 섹션 "" 예시 적 인 구현 기법 들 "" 참조 ) . "