Abstract
<jats:p>В статье представлен системный анализ методов конвейерной обработки данных и их применения в архитектурах современных нейронных процессоров. Рассматриваются базовые принципы формирования конвейера, включая разделение вычислительного процесса на стадии, параллельное выполнение этапов и снижение задержек за счёт перекрытия операций загрузки, буферизации, вычислений и записи результатов. На основе известных архитектур NVIDIA Hopper и Grace Hopper, Graphcore IPU, Google TPU v4/v5e, AMD CDNA и Huawei Ascend подробно показано, как конвейерные механизмы интегрируются в аппаратные и программные уровни нейронных ускорителей. Проанализированы роли ключевых компонентов: локальных буферов, тензорных вычислительных блоков, DMA-модулей, контроллеров памяти и программных планировщиков. Особое внимание уделено практическим эффектам конвейеризации – повышению пропускной способности, снижению простоя вычислительных ядер и увеличению энергоэффективности при выполнении больших нейронных моделей. Также рассматриваются тенденции 2022–2025 гг., включая масштабируемые асинхронные конвейеры, гибридные CPU–GPU–NPU-системы и динамическое управление стадиями.</jats:p>