常见的计算单元类别包括：CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、NPU（神经处理单元）、DPU（数据处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（特殊订制集成电路）等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合，皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基
合理分配任务是CPU-NPU异构运算算法的关键。基于负载均衡策略可优化异构运算算法性能。某些场景下异构运算算法能让处理速度大幅提升。异构运算算法需适配不同架构的CPU和NPU。研究表明算法优化后可降低系统整体能耗。利用CPU强大逻辑处理为NPU分担部分工作。NPU的并行计算能力助力异构运算算法加速。在语音识别方面异构运算算法...
异构计算诞生于 20 世纪 80 年代中期,由指令集殊异、体系架构多元的计算单元精妙融合而成的混合计算范式。常见的计算单元类别包括:CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、NPU(神经处理单元)、DPU(数据处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(特殊订制集成电路)等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+...
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...
深度解析:如何实现CPU/GPU/NPU协同计算与效能优化? 352浏览 • 0回复 待解决 如何优化鸿蒙应用的动画效果,降低 CPU 计算压力? 344浏览 • 0回复 待解决 如何利用HarmonyOS 的异步编程模型(如 Future 和 Callback)优化 CPU 计算? 312浏览 • 0回复 待解决 如何优化鸿蒙应用的算法性能,以减少 CPU 计算复杂...
高通最新发布的《通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》白皮书中总结，生成式AI应用可分为三类：1. ...
常见的计算单元类别包括:CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、NPU(神经处理单元)、DPU(数据处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(特殊订制集成电路)等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合,皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基。
NPU的话,叫做神经网络处理单元(Neural Processing Unit),在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集处理数据。 NPU专门用于神经网络推理,能够实现高效的卷积、池化等操作。一些手机芯片里,经常集成这玩意。 说到手机芯片,值得一提的是,我们手机现在的主芯片,也就是常说的SoC芯片,其实也是一种ASIC芯片。
在AI能力方面,第三代骁龙8s得益于异构计算架构,可以通过CPU、GPU、NPU在AI计算上的协同,带来AI性能的大幅提升,可以支持最高100亿参数的AI大模型在端侧运行,并且支持广泛的AI模型,包括目前主流的Baichuan-7B、Gemini Nano、Llama 2和智谱ChatGLM等大语言模型。