nVidia 在今年稍早的 GTC 2017 開發者大會上，宣布即將開放 Xavier DLA 的原始碼，七月開放 early access，九月釋出完整的版本。
隨著九月即將結束，GitHub 上終於出現了一個叫 nvdla.org 的專案 (https://github.com/nvdla)，讓大家一窺 DLA 的奧秘。
DLA 是 nVidia 在 Xavier 晶片上首度引入的深度學習加速引擎 (Deep Learning Accelerator)，它被設計來執行深度學習中的推演 (inference) 工作，換句話說，你可以將訓練好的深度學息神經網路下載到 DLA 上，叫它照著訓練的成果執行辨識、分類、推演等工作。這意味著 nVidia 將有可能用 DLA 取代 GPU 在裝置端的地位，而將 GPU 留在雲上執行訓練的工作。
根據已經釋出的文件，nVidia 公布了 DLA 的 Verilog RTL 程式碼，雖然目前 C-model 的部份仍是空的，但這已經足以讓我們照著打造自己的深度學習推演引擎。你不用真的去開 IC，只要找個 gate count 足夠的 FPGA，就可以試著在上面合成 DLA，直接單挑 Google 的 TPU。相較於 Google 神神秘秘地一直不肯多講 TPU 裡面的細節，nVidia 這一手顯然有誠意多了。
更有甚者，如果你不滿意 DLA 的架構，還可以動手修改它。嫌它肥，可以幫它瘦身。嫌它不夠力，可以擴展它。有更好的想法 ? 就動手把它做出來!
深度學習的浪來了，現在正是創業的好時機，這裡面有太多以前沒辦法做現在卻可以做的題目。你準備好站在浪頭上了嗎 ?
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