朱东辉，刘进锋

（宁夏大学信息工程学院，银川750021）

0 引言

世界上第一台通用计算机埃尼阿克（ENIAC）于1946年在美国宾夕法尼亚大学诞生后，人类世界因计算机的出而现发生了翻天覆地的变化。时至今日，计算机已深入人类生活的各个方面，我们接触到的计算机早已不同于埃尼阿克占地170平方米的庞大体积，现代计算机越来越小型化、高度集成化。在这个体积由大变小的过程中，计算机的计算能力伴随着其部件的小型化一直在增长。1975年，英特尔公司的创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）提出了被称为摩尔定律的计算机硬件小型化趋势规律：集成电路上能容纳的晶体管数目每18个月可以增加一倍，也就是说，处理器性能每18个月可以增加一倍。然而随着这种小型化不断发展，半导体的物理极限即将到来，摩尔定律终归会走向失效[1]。

摩尔定律的终结会是计算机算力的终结吗？答案是否定的。现在的计算机应用对算力的要求是不断增长的，从图像识别、语音识别到自动驾驶、天气预报，都在算力提升的前提下蓬勃发展。如图1所示，计算机堆栈主要分为底层和顶层。底层硬件进步遭遇瓶颈的同时，顶层仍然存在着巨大的算力提升空间。在计算机堆栈顶层，软件、算法和硬件架构都将是算力提升的突破方向[2]。

图1 计算机堆栈

矩阵乘法在各种信息处理技术中的应用十分普遍，它是实现图像处理、图像加密、云计算等技术的基础。自2012年以来，深度学习大放异彩，应用深度学习解决问题的方法层出不穷。……