由于CPU和GPU在架构、计算方式和设计目的上的差异,它们各自在不同的应用场景中发挥着独特的优势。CPU适用于需要复杂逻辑和精确控制的应用场景,如操作系统、数据库管理、办公软件等。在这些场景中,CPU的通用性和精确控制能力使得它能够提供稳定的性能和可靠的计算结果。而GPU则适用于需要大规模并行计算和图形渲染的应用...
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总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生,CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的,但是对于没那么复杂的任务,还是顶不住人多。当然现在的GP...
第一步是运行在CPU上的主机代码,这部分代码用于加载数据,为GPU分配内存,并使用配置的线程网格启动kernel;第二步是编写在GPU上执行的设备(GPU)代码。 对于向量加法示例,下图显示了主机代码。 图5:CUDA kernel的主机代码,用于将两个向量相加。 下图为设备代码,它定义了实际的kernel函数。 图6:包含向量相加kernel定义...
GPU在架构与布局方面有点类似于AMD的模块化理念,不同点在于AMD正在逐渐脱离模块化设计思路,而GPU正在努力贯彻模块化设计理念,或许我们应该换一个概念称它为 集群化设计理念 。我们可以把GPU中的TPC看做是一个大模块,一个TPC模块中包含两个SM单元,每一个SM单元中都有独立的缓存/寄存,许多个TPC模块排列在一起...
图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU):可以看成是将单核 CPU“复制粘贴”数千份,同时简化控制单元,并搭载一些固定功能的电路单元,比如光栅器、纹理采样器、光线追踪单元……不同时代、不同厂商的 GPU 架构不一样,但自 2006 年统一着色架构提出以后,GPU 的基本结构也就定型了。
在AI芯片领域,可供选择的,首先是需要一个CPU或者ARM内核来执行调度处理,然后大量的并行计算靠GPU、FPGA或者ASIC来完成,而ASIC里面有多种架构,谷歌的TPU、地平线BPU、寒武纪和华为都推出的NPU等。 之前看过一篇文章,关于GPU等AI芯片如何处理深度学习的,简单整理一下加深记忆。
一、GPU与CPU的不同 1架构不同 GPU和CPU的架构不同。CPU主要是面向通用计算的,其架构是基于冯·诺依曼体系结构的,包含控制单元、算术逻辑单元、缓存等部分。而GPU主要是面向图形处理和并行计算的,其架构是基于数据流体系结构的,包含许多流处理器和专用硬件单元。2计算方式不同 CPU是通过顺序执行指令来完成计算...
GPU(Graphics Processing Unit)是一种专门用于图形处理和并行计算的硬件设备,其主要功能是加速计算和图形渲染操作。相比于CPU(Central Processing Unit),GPU在并行计算和图形渲染方面都具有更高的性能和效率。 一、GPU与CPU的不同 1架构不同 GPU和CPU的架构不同。CPU主要是面向通用计算的,其架构是基于冯·诺依曼体系...
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