与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效率更高,尤其擅长推理。 鉴于终端的功耗和散热限制,通用CPU和GPU难以满足生成式AI应用严苛且多样化的计算需求。 这些应用不断演进和多样化,单一硬件部署并不合理。 因此,NPU和异构计算成为硬件厂商应对终端侧生成式AI挑战的关键。 值得注意的是...
NPU则采用数据驱动并行计算的架构,模拟人类神经元和突触,特别擅长处理视频、图像等海量多媒体数据。 与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效率更高,尤其擅长推理。 鉴于终端的功耗和散热限制,通用CPU和GPU难以满足生成式AI应用严苛且多样化的计算需求。 这些应用不断演进和多样化,单...
与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效率更高,尤其擅长推理。 鉴于终端的功耗和散热限制,通用CPU和GPU难以满足生成式AI应用严苛且多样化的计算需求。 这些应用不断演进和多样化,单一硬件部署并不合理。 因此,NPU和异构计算成为硬件厂商应对终端侧生成式AI挑战的关键。 值得注意的是...
与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效率更高,尤其擅长推理。 鉴于终端的功耗和散热限制,通用CPU和GPU难以满足生成式AI应用严苛且多样化的计算需求。 这些应用不断演进和多样化,单一硬件部署并不合理。 因此,NPU和异构计算成为硬件厂商应对终端侧生成式AI挑战的关键。 值得注意的是...
算力是实现AI PC各项功能的前提,终端异构混合(CPU+NPU+GPU)算力或许是AI规模化落地的要求。 作者| 方文三 图片来源|网 络 [CPU+NPU+GPU]将成为AI PC的算力基座 不同类型的处理器擅长的工作领域各异,这正是异构计算的核心原理——让专业的人做专业的事。
通用CPU和GPU服务平台在功耗和散热受限的终端上的运用,其差异性需求难以应对AI用例严苛且多样化的计算要求。 算力是实现AI PC各项功能的前提,终端异构混合(CPU+NPU+GPU)算力或许是AI规模化落地的要求。 作者| 方文三 图片来源 |网络 [CPU+NPU+GPU]将成为AI PC的算力基座 ...
首先，是能效问题。的确、现代的CPU和GPU其实都具备一定得AI加速能力，特别是GPU的AI算力更是惊人。但CPU的AI计算效率确实算不上高，而GPU拿来算AI时的高功耗，对于像笔记本电脑这类设备来说也是无法忽视的，所以处理AI比CPU更快、比GPU更省电的NPU，自然也就有了省电方面的价值。有的朋友可能会说，如果用算力更...
目前,大多是具备 AI 算法又擅长芯片研发的巨头参与,如 Google 的 TPU。由于完美适用于神经网络相关算法,ASIC 在性能和功耗上都要优于 GPU 和 FPGA,TPU1 是传统 GPU 性能的 14-16 倍,NPU 是 GPU 的 118 倍。寒武纪已发布对外应用指令集,预计 ASIC 将是未来 AI 芯片的核心。
通过自研的一些AI底层来试图统合CPU、GPU和NPU的算力,或是将GPU的加速API更深入地集成到系统底层里,从而强化其进行AI计算时的效率。当然,这些技术手段也是有意义的,只不过它们会受到PC品牌、有时甚至是具体产品线的制约,所以其效果或许很好,但不一定会对整个行业产生广泛的推动作用。
NPU在处理神经网络模型时表现出更高的计算性能和效率。例如，在同等功耗下，NPU的性能可达到GPU的118倍...